Aprende a identificar problemas

Curso Profesional de Computer Vision con TensorFlow

Contenido del curso

Comprender la visión computarizada

Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada

Obtención y procesamiento de los datos

Entrena, testea y optimiza tus modelos

Producto con visión computarizada en producción

Siguientes pasos en inteligencia artificial

Tomar examen

Aprende a identificar problemas

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Jhon Freddy Tavera Blandon

Estudiante

Hace 2 años

Identificar Problemas

Desarrolla la observación crítica

Aprende a observar con atención lo que ocurre a tu alrededor, tanto en los sistemas que utilizas como en las interacciones con personas. A veces, los problemas no son evidentes, pero al prestar atención a los detalles, puedes detectar inconsistencias o áreas que podrían mejorarse.

Haz preguntas de forma sistemática

Las preguntas correctas pueden revelar problemas que de otra forma pasarían desapercibidos. Utiliza preguntas como:

¿Qué está funcionando bien y qué no?

¿Qué se esperaba que sucediera vs. qué está ocurriendo realmente?

¿Cuáles son los objetivos y están siendo alcanzados?

Realiza análisis de causa raíz

Antes de saltar a las soluciones, dedica tiempo a identificar la causa raíz del problema. Una técnica útil para esto es el método de los 5 por qué (Five Whys), en el que preguntas repetidamente "¿por qué?" para profundizar en el problema y encontrar la causa subyacente.

Recoge datos y evidencia

Utiliza datos cuantitativos y cualitativos para identificar problemas de manera objetiva. Analizar la información recopilada de manera sistemática te permitirá ver patrones y encontrar problemas que no son evidentes.

Escucha a otros (retroalimentación)

Habla con las personas que están involucradas en los procesos o que son afectadas por ellos. A menudo, quienes trabajan directamente en una tarea o actividad pueden identificar problemas que no son evidentes para quienes no están tan cerca del día a día.

Ejemplo: En un equipo de desarrollo, los programadores o testers suelen notar problemas técnicos antes que los gerentes de proyecto.

Divide los problemas grandes en partes más pequeñas

Los problemas grandes pueden ser difíciles de identificar en su totalidad. Intenta descomponer un problema en componentes más pequeños y manejables, para poder analizar cada uno por separado.

Ejemplo: Si el rendimiento general de una aplicación es bajo, descompón el problema en diferentes áreas (front-end, back-end, base de datos) y analiza cada una.

Realiza evaluaciones periódicas

Revisa continuamente los procesos, sistemas o proyectos en los que trabajas. La identificación de problemas no es un evento único, sino un proceso continuo. Las revisiones periódicas te permiten detectar problemas antes de que se agraven.

Ejemplo: Si gestionas un equipo, realiza revisiones periódicas de los avances del proyecto y las dinámicas de trabajo para detectar posibles cuellos de botella.

Mantén una mentalidad abierta y flexible

Los problemas no siempre se presentan de la forma que esperas. Evita aferrarte a un solo punto de vista y sé flexible para analizar desde múltiples perspectivas. Considera también que lo que parece un problema, puede ser una oportunidad para mejorar o innovar.

Utiliza herramientas de resolución de problemas

Existen muchas herramientas que te pueden ayudar a identificar y estructurar problemas de manera más eficaz. Algunas de ellas incluyen:

Análisis FODA (Fortalezas, Oportunidades, Debilidades, Amenazas): Identifica tanto aspectos positivos como negativos en un proceso o situación.

Diagrama de Ishikawa (diagrama de causa y efecto o espina de pescado): Ayuda a visualizar causas potenciales de un problema y sus efectos.

Mapeo de procesos: Visualiza todos los pasos involucrados en un proceso para identificar dónde pueden estar ocurriendo problemas o ineficiencias.

Aprende de problemas previos

Muchas veces, los problemas actuales tienen similitudes con problemas que ya has enfrentado en el pasado. Mantén un registro de los problemas anteriores y las soluciones que aplicaste para poder aprender de esas experiencias y evitar que los mismos errores se repitan.

Ejemplo: Si trabajas en desarrollo de software, documenta las soluciones a errores críticos para que, si surgen problemas similares, puedas abordarlos rápidamente.

Prioriza los problemas

No todos los problemas tienen el mismo impacto. Es crucial que aprendas a priorizar qué problemas abordar primero, considerando el nivel de urgencia, el impacto que pueden tener en el resultado final, y los recursos disponibles.

Ejemplo: En un proyecto, un pequeño error en el diseño visual de una aplicación puede tener menos impacto que un fallo crítico en la base de datos.

Explora alternativas y escenarios

Cuando identifiques un posible problema, imagina diversos escenarios alternativos. A veces, lo que parece un problema puede verse de otra manera si exploras distintas opciones de solución o perspectivas. Esto te ayuda a validar si el problema que identificas es realmente un desafío o simplemente una percepción incorrecta.

Juan José Londoño David

Hace 5 años

Me parece una idea genial agregar este tipo de contenido en el curso. El código no lo es todo, somos desarrolladores y como tal debemos también aprender a crear soluciones cercanas a nuestra realidad. Esta es la semilla de la cuál nacieron empresas y emprendedores que han cambiado la historia de la humanidad.

Eber Laurente Lliuyacc

Sin duda bien atinado incluir esta temática en el curso, espero se tome de ejemplo para los siguientes cursos. . Por otro lado, muy interesante el caso de estudio:

Problema: Todos los días me toma alrededor de 2 horas para llegar a mi casa: congestión vehicular
Causa: no existen métricas en tiempo real que nos permitan monitorizar y analizar la distribución de vehículos en mi ciudad, no hay analítica en tiempo real
Solución: generar métricas en tiempo real a la ciudadanía para que se pueda modificar vías (en el largo plazo), gestionar el flujo por las rutas (en el corto plazo)
Viabilidad de la solución: las ciudades mexicanas pierden 94 mil millones de pesos (4.6 mil millones de USD) por el tráfico al año. . Y me quedo con esta magnífica frase, que nos ayuda a mantener los pies en la tierra a los que somos muy entusiastas.

Rodolfo Arturo González Trillo

Hace 4 años

5. Aprende a identificar problemas

Los programadores de hoy deben tener una idea general de cómo identificar problemas y resolverlos en producción.

Identificación de problemas

Encuentra problemas
Entiende cuál es el resultado que buscas.
Conoce usuarios.

La solución NO siempre es IA. La solución no siempre es tecnología.

"Enamórate del problema no de la solución" Uri Levine, reador de Waze

Jose Luis Higuera Caraveo

Algo importante a destacar.

Las arquitecturas de Redes Neuronales pueden llegar a ser automatizadas, pero todo problema a resolver requiere un análisis que va más allá de solo implementar código. Justo como mencionan en la clase, el modelo de negocio y la interacción con el cliente para crear un modelo más adecuado a las necesidades y recursos es lo que hace que esta profesión no sea completamente automatizada en un futuro y requiera la capacidad analítica de un humano.

Mario Alexander Vargas Celis

Aprender a identificar problemas es una habilidad clave en la resolución efectiva de desafíos en cualquier ámbito, ya sea en proyectos tecnológicos, en gestión de equipos o en el día a día. Aquí tienes algunos pasos y enfoques para mejorar esta habilidad:

### 1. **Escuchar y observar atentamente**

- La identificación de problemas comienza con la observación cuidadosa. Esto incluye escuchar las preocupaciones, observar patrones o comportamientos inusuales, y notar cualquier discrepancia con el funcionamiento normal o los objetivos esperados.

- Pregunta a los involucrados para obtener una perspectiva clara del problema y los síntomas. Muchas veces, los síntomas son la primera pista hacia la raíz del problema.

### 2. **Dividir y simplificar el problema**

- Desglosa el problema en partes más pequeñas para analizarlo mejor. Pregúntate cuál es el problema específico y trata de separar los distintos elementos que lo componen.

- Utiliza preguntas como "¿Qué? ¿Por qué? ¿Cuándo? ¿Dónde? ¿Quién?" para abordar cada aspecto del problema desde diferentes ángulos.

### 3. **Buscar patrones y causas subyacentes**

- Muchos problemas tienen patrones comunes o causas subyacentes. Intenta ver más allá de los síntomas superficiales para llegar a la causa raíz.

- Herramientas como los **diagramas de Ishikawa** (o de espina de pescado) y el **análisis de los 5 porqués** ayudan a profundizar y desentrañar el origen de los problemas.

### 4. **Cuantificar y analizar datos**

- Si es posible, recopila datos relevantes para medir el problema. Esto podría ser el tiempo perdido, el número de errores o el impacto financiero, entre otros.

- Analizar datos ayuda a entender la magnitud y frecuencia del problema, y puede revelar tendencias ocultas que ofrecen pistas sobre las causas.

### 5. **Priorizar problemas**

- No todos los problemas tienen el mismo nivel de urgencia o impacto. Haz una lista de problemas y clasifícalos según su gravedad, frecuencia y el efecto que tienen sobre los objetivos.

- Usa técnicas como el **análisis de Pareto** (regla del 80/20) para identificar los problemas más críticos y abordarlos primero.

### 6. **Buscar múltiples perspectivas**

- A veces, trabajar en equipo y escuchar opiniones de diferentes personas puede aportar ideas nuevas para identificar problemas que de otra manera no serían obvios.

- Fomentar un entorno en el que todos se sientan cómodos compartiendo problemas puede ayudar a encontrar soluciones antes de que los problemas se agraven.

### 7. **Establecer métodos de retroalimentación continua**

- La retroalimentación constante y el monitoreo permiten identificar problemas tempranamente. Las revisiones periódicas y los controles de calidad en cada etapa pueden ayudar a encontrar problemas potenciales.

- Implementa canales de comunicación claros para recibir sugerencias y comentarios de los usuarios o del equipo.

Aprender a identificar problemas te permitirá anticiparte y tomar acciones preventivas, lo que es esencial para la mejora continua y el logro de objetivos de manera eficiente.

Manuel Sosa

Hace 3 años

😄😄

Renzo Miguel Rodriguez Perez

enamórate del problema :)

Daniel Acosta Bermúdez

Que clase tan maravillosa! En realidad funciona para cualquier ámbito de negocios. Es una excelente clase de negocios. Como alguien afirmó si te falta dinero, "el PROBLEMA no es la falta de dinero sino la falta de ideas" y yo le agregaría "ideas para resolver problemas".

carlos arturo corredormuñoz

me parecio genial tu idea de como tratar un modelo de negocio.

Carlos Isael Ramírez González

Yo cambiaria la frase de "enamorate del problema no de la solucion" por, "ama el proceso, no el resultado". Ambas son muy buenas. pero para este mundo creo que va mejor la segunda.

Aprende a identificar problemas

Comprender la visión computarizada

¿Por qué aprender computer vision?

¿Qué es la visión computarizada?

Tipos de visión computarizada

Introducción a object detection: clasificación + localización

Aprende a identificar problemas

Dimensionamiento de proyecto de visión computarizada

Cómo definir los tiempos de tu proyecto

Cómo costear tu proyecto

Cómo identificar los roles necesarios en el proyecto

Producto mínimo viable en computer vision

Obtención y procesamiento de los datos

Obtención de datos para tu proyecto

Limpieza de la base de datos

Distribución de datos en entrenamiento y testeo

Etiquetado de los datos de test

Etiquetado de los datos de train

Transforma tu base de datos a TFRecord

Transformar CSV a TFRecord

Entrena, testea y optimiza tus modelos

Librerías a importar durante fase de entrenamiento

Fase de entrenamiento del modelo

Balanceo de imágenes y data augmentation

Entrena, evalua y optimiza con TensorBoard

Validación de modelo en un entorno de ejecución

Re-entrenamiento del modelo para obtener mejores resultados

Seguimiento de centroides con OpenCV

Configuración de los centroides con OpenCV

Algoritmo de dirección y conteo con OpenCV

Crea un ciclo de entrenamiento de tu modelo: MLOps

Producto con visión computarizada en producción

Prepara tu entorno en Google Cloud Platform

Carga y preprocesamiento de modelos

Postprocesamiento de modelos

Despliega y consume tu modelo en producción

Bonus: aprende a apagar las máquinas de GCP para evitar sobrecostos

Siguientes pasos en inteligencia artificial

Siguientes pasos en inteligencia artificial

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