Machine learning
Descripción
Hace relación a un conjunto de algoritmos con los que es posible identificar patrones dentro de los datos para crear modelos que puedan representar esos datos. Estos modelos se utilizan para predecir información sobre eventos futuros.
Indicadores
• Definir el problema: ¿qué se pretende predecir? ¿Qué datos se tienen para predecirlos? ¿Qué datos se deben conseguir?
• Explorar y entender los datos con los que se va a crear el modelo
• Métrica de existo: definir una manera de cuantificar la utilidad de los resultados obtenidos.
• Estrategia de evaluación: separar los resultados de las observaciones en un grupo de entrenamiento, un grupo de validación y un grupo de evaluación o testeo.
• Preprocesar los datos: aplicar las transformaciones necesarias para que los datos sean interpretados por el algoritmo de machine learning que se haya escogido para el proceso.
• Ajusta el modelo y mejorarlo optimizando sus parámetros.
• Evaluar la capacidad del modelo cuando se predicen nuevas observaciones.
Ten en cuenta
Existen varios lenguajes de programación que se pueden utilizar para realizar el modelo, como R o Python.
