Traducción de problemas de negocio a tareas de machine learning

Clase 14 de 20Curso de Fundamentos para AI y Machine Learning

Resumen

Objetivo del profesor

El objetivo principal de esta clase es enseñar a los estudiantes cómo traducir problemas de negocio complejos y aparentemente abstractos en tareas específicas y ejecutables de machine learning. El profesor busca desarrollar la habilidad crítica de hacer la conexión entre el mundo empresarial y el técnico, enfatizando la importancia de entender el contexto antes de implementar soluciones.

Habilidades desarrolladas

  • Traducción de problemas: Convertir necesidades de negocio en tareas técnicas de ML
  • Formulación de preguntas específicas: Evitar generalidades y buscar objetivos concretos
  • Análisis de contexto: Entender el dominio del problema antes de proponer soluciones
  • Evaluación de riesgos: Considerar las consecuencias de errores del modelo
  • Definición de métricas: Establecer criterios claros de éxito

Conceptos clave

  • [0:36] Traducción problema-solución: Proceso de convertir problemas de negocio en tareas de machine learning
  • [0:49] Preguntas específicas: Importancia de hacer preguntas puntuales en lugar de generales
  • [1:07] Consecuencias de errores: Diferentes niveles de impacto según el dominio de aplicación
  • [1:24] Predicción de demanda: Aplicación de regresión y series de tiempo en hospitales
  • [2:01] Sistemas de recomendación: Filtrado colaborativo y basado en contenido
  • [2:33] Clasificación de imágenes: Visión por computadora para control de calidad
  • [3:05] Clasificación binaria: Evaluación de riesgo crediticio

Palabras clave importantes

  • Machine Learning
  • Jupyter Notebook
  • Algoritmos
  • Regresión
  • Series de tiempo
  • Filtrado colaborativo
  • Visión por computadora
  • Clasificación binaria
  • Métricas de éxito
  • Pipeline de datos

Hechos importantes

  • [0:24] Tentación común: Los profesionales tienden a saltar directamente a la implementación sin análisis previo
  • [0:40] Naturaleza dual: La traducción de problemas es "mitad arte y mitad ciencia"
  • [1:12] Diferencia de impacto: Los errores en recomendaciones de películas vs. diagnósticos médicos tienen consecuencias muy diferentes
  • [4:12] Diferenciación profesional: Esta habilidad separa a entusiastas de profesionales que agregan valor real

Principales puntos de datos

Ejemplos de traducción problema-solución:

  1. [1:16] Hospital - Urgencias
  2. Problema: Reducir tiempo de espera
  3. Solución: Predicción de demanda (regresión/series de tiempo)
  4. Datos: Registros históricos, horarios, tipos de urgencia, eventos locales
  5. Métrica: Reducción del 20% en tiempo promedio de espera

  6. [1:52] Streaming

  7. Problema: Aumentar retención de usuarios
  8. Solución: Sistema de recomendación
  9. Datos: Historial de visualización, calificaciones, géneros, patrones de consumo
  10. Métrica: Incremento en tiempo de visualización o reducción de cancelaciones

  11. [2:26] Fábrica de automóviles

  12. Problema: Detectar defectos en piezas
  13. Solución: Clasificación de imágenes
  14. Datos: Fotografías etiquetadas con diferentes condiciones
  15. Métrica: Porcentaje de defectos detectados sin aumentar falsos positivos

  16. [2:57] Banca

  17. Problema: Identificar riesgo crediticio
  18. Solución: Clasificación binaria
  19. Datos: Historial crediticio, ingresos, deudas, datos sociodemográficos
  20. Métrica: Precisión en identificación de clientes de riesgo