Errores de machine learning

Machine Learning para negocios

Karolis Urbonas

Head of Machine Learning & Science, Amazon

Errores

  • Primero machine learning
  • Datos insuficientes
  • Definición de la variable objetivo
  • Testeo tardío, sin impacto
  • Selección de variables
Machine Learning para negocios

Primero machine learning

pirámide en bruto

Machine Learning para negocios

Datos insuficientes

Preparación

Machine Learning para negocios

Definición de la variable objetivo

  • ¿Qué predecimos?
  • ¿Podemos observarlo?
    • Churn contractual: el cliente canceló la tarjeta premium
    • Churn no contractual: el cliente empezó a usar otro súper
  • Análisis en profundidad
  • Experticia del negocio
Machine Learning para negocios

Selección de variables

Inferencia (qué afecta a la variable objetivo)

  • Elige variables que puedas controlar (latencia web, precio, entrega, atención al cliente, etc.)
  • El negocio debe participar en la selección de variables

$$

Predicción (¿podemos estimar el valor futuro de la variable objetivo?)

  • Empieza con datos disponibles
  • Si el modelo rinde bien, pruébalo
  • Añade nuevas variables de forma iterativa
Machine Learning para negocios

Testeo tardío, sin impacto

prueba A/B

Machine Learning para negocios

¡Vamos a practicar!

Machine Learning para negocios

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