El ciclo de Machine Learning

Muchas veces pensamos que hacer Machine Learning corresponde solamente a implementar un algoritmo de cualquiera de las librerías y con ello ya existe la solución a un problema. Pero en realidad existe todo un ciclo de trabajo donde los algoritmos de Machine Learning son solo una etapa, sin embargo, las demás etapas también son muy importantes y toman su tiempo para lograr los resultados que esperamos.

Hacer Machine Learning corresponde a trabajar en un ciclo, ir trabajando varias etapas e ir iterando.

Ciclo de Machine Learning:

• Definición del problema.
• Preparación de los datos.
• Representación de los datos.
• Modelamiento / Algoritmos de ML.
• Evaluación.

Este no es el final del proceso, se debe iterar hasta que en alguna de las iteraciones salga la solución al problema.

• Producción (Fin del proceso).