Aprendizaje automático práctico con Scikit-Learn, Keras y TensorFlow, 3ª edición
by Aurélien Géron
Apéndice A. Lista de comprobación del proyecto de aprendizaje automático
Esta lista de comprobación puede guiarte en tus proyectos de aprendizaje automático. Hay ocho pasos principales:
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Enmarca el problema y mira el panorama general.
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Consigue los datos.
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Explora los datos para obtener información.
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Prepara los datos para exponer mejor los patrones de datos subyacentes a los algoritmos de aprendizaje automático.
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Explora muchos modelos diferentes y preselecciona los mejores.
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Afina tus modelos y combínalos en una gran solución.
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Presenta tu solución.
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Pon en marcha, monitoriza y mantén tu sistema.
Evidentemente, puedes adaptar esta lista a tus necesidades.
Enmarca el problema y mira el panorama general
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Define el objetivo en términos empresariales.
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¿Cómo se utilizará tu solución?
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¿Cuáles son las soluciones/intervenciones actuales (si las hay)?
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¿Cómo deberías enmarcar este problema (supervisado/no supervisado, online/offline, etc.)?
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¿Cómo debe medirse el rendimiento?
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¿Está alineada la medida de rendimiento con elobjetivo empresarial?
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¿Cuál sería el rendimiento mínimo necesario para alcanzar el objetivo empresarial?
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¿Cuáles son los problemas comparables? ¿Puedes reutilizar experiencias o herramientas?
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¿Hay expertos humanos disponibles?
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¿Cómo resolverías el problema manualmente?
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Enumera las suposiciones que tú (u otros) habéis hecho hasta ahora.
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Verifica los supuestos si es posible.
Obtén los datos
Nota: automatiza todo lo posible para que puedas ...