Gestión de la comunicación

Machine Learning para negocios

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Grupos de trabajo

Programa reuniones periódicas para seguir el progreso y definir lo siguiente:

  • Definir los requisitos de negocio
  • Revisar el modelo de machine learning y los productos de negocio
  • Inferencia vs. predicción
  • Resultados del modelo base y plan de actualizaciones
  • Pruebas de mercado
  • Producción
Machine Learning para negocios

Requisitos de negocio

  1. ¿Cuál es la situación del negocio?
    • La tasa de churn ha empezado a subir
  2. ¿Cuál es la oportunidad y de qué tamaño?
    • Reducir el churn de X% a Y%
  3. ¿Qué acciones vamos a tomar?
    • Lanzar campañas de retención para clientes en riesgo
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Productos de machine learning

  • ¿Qué productos de ML necesita el negocio?

$$

  • Ejemplo 1 - Predecir churn. El negocio quiere 1) inferencia sobre los impulsores del churn, actualizada trimestralmente, y 2) clasificación diaria de clientes en: perdidos, en riesgo, sin riesgo

$$

  • Ejemplo 2 - Detección de fraude. El negocio quiere 1) inferencia sobre fuertes indicadores de churn, y 2) lista en tiempo real de transacciones de alto riesgo para revisión manual y de riesgo medio para solicitar más datos
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Rendimiento y mejoras del modelo

Identifica la tolerancia a errores del modelo (recuerda: todos los modelos fallan):

  • Clasificación

    • ¿Qué clase es más costosa de clasificar mal?
    • Ejemplo: suele ser más caro clasificar fraude como no fraude que al revés

  • Regresión

    • ¿Cuál es la tolerancia al error de predicción?
    • Ejemplo: en predicción de demanda, con mucho error la empresa comprará más inventario del necesario
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Pruebas de mercado

abtest

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Machine learning en producción

  • ¿Los resultados de prueba dan mejoras positivas y consistentes?
  • ¿El modelo es lo bastante estable?
  • ¿Tenemos sistemas y herramientas donde integrarlo?
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¡Vamos a practicar!

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