Traducción de problemas de negocio a tareas de machine learning
Clase 14 de 20 • Curso 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:
- [1:16] Hospital - Urgencias
- Problema: Reducir tiempo de espera
- Solución: Predicción de demanda (regresión/series de tiempo)
- Datos: Registros históricos, horarios, tipos de urgencia, eventos locales
-
Métrica: Reducción del 20% en tiempo promedio de espera
-
[1:52] Streaming
- Problema: Aumentar retención de usuarios
- Solución: Sistema de recomendación
- Datos: Historial de visualización, calificaciones, géneros, patrones de consumo
-
Métrica: Incremento en tiempo de visualización o reducción de cancelaciones
-
[2:26] Fábrica de automóviles
- Problema: Detectar defectos en piezas
- Solución: Clasificación de imágenes
- Datos: Fotografías etiquetadas con diferentes condiciones
-
Métrica: Porcentaje de defectos detectados sin aumentar falsos positivos
-
[2:57] Banca
- Problema: Identificar riesgo crediticio
- Solución: Clasificación binaria
- Datos: Historial crediticio, ingresos, deudas, datos sociodemográficos
- Métrica: Precisión en identificación de clientes de riesgo