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8 Consejos para aplicar Machine Learning en tu empresa

Uno de los mayores retos a los que se enfrentan actualmente las empresas en el universo del Machine Learning es que no siempre saben cómo empezar a usarlo y muchas veces tampoco son conscientes de las ventajas que  conlleva. Es cierto que la innovación tiene sus riesgos, pero estamos convencidos de que el Machine Learning ha llegado para quedarse y que puede revolucionar nuestro mundo de la misma manera que lo han hecho los dispositivos móviles.

Puede que no lo hayas pensado pero tus competidores podrían estar ya aprovechando las ventajas  competitivas del Machine Learning. Los beneficios de esta metodología en determinados sectores como el retail, el turismo, los seguros o la banca son indiscutibles y eso que aún no conocemos todas las posibilidades que tiene para los negocios.

Independientemente del sector del que sea tu empresa, no es necesario esperar a tener un gran volumen de datos para generar aplicaciones de alto valor. A lo que hay que añadir que, en los últimos años, los costes se han ido reduciendo de manera considerable, especialmente desde que contamos con plataformas en la nube.

1. Conseguir la generalización de la máquina

El principal objetivo del Machine Learning es conseguir la generalización del conocimiento más allá de las muestras obtenidas en el conjunto de entrenamiento. Y es que, aunque entrenemos con muchos datos, es poco probable que esos mismos casos vuelvan a producirse al probar nuestra máquina. La idea es que el algoritmo sea capaz de generalizar lo aprendido a lo largo del proceso de entrenamiento.

2. Comienza por algo fácil

Hay empresas que realizan más esfuerzos por atraer nuevos clientes que por fidelizar a los que ya tienen sin darse cuenta de que disponen de datos suficientes como para predecir si un cliente va a marcharse a la competencia. Hay que tener en cuenta que el coste de mantener a un cliente es mucho más bajo que es de atraer a uno nuevo. Con lo cual, aprovechar el Machine Learning para predecir las bajas es una buena forma de empezar.

3. Empieza por Machine Learning supervisado

El Machine Learning supervisado permite llevar a cabo predicciones de una manera fácil utilizando datos históricos. El término “supervisado” no está relacionado con que haya una persona revisando el algoritmo predictivo, sino que consiste en una técnica para predecir la demanda y la fuga de clientes, identificar posibles fraudes y prevenir cancelaciones y morosidad.

La mayor ventaja es que resulta mucho más fácil de comprender, responde a preguntas específicas y cuenta con métodos muy eficaces para valorar la calidad de los algoritmos antes de lanzarlos a producción. Sin duda, la técnica más óptima para comenzar en la empresa.

4. No te inicies con Big Data

Trabajar con Big Data resulta muy costoso y muchas empresas todavía no cuentan con la infraestructura necesaria para guardar un volumen muy alto de información. Debido a su alto volumen, el procesamiento del Big Data requiere de muchas horas.

En cambio, para aplicar Machine Learning, no hace falta tanta información. Con los datos que actualmente tienen las empresas es posible crear algoritmos predictivos de gran calidad que nos ayuden a crear proyectos muy interesantes que aporten valor al negocio. Recuerda que, en estos casos, siempre es preferible la calidad a la cantidad. ¿Para qué queremos muchos datos si luego no sabemos qué hacer con ellos?

5. Usa Machine Learning en la nube

Los algoritmos programados en determinados lenguajes, como R o Python, son más difíciles de lanzar en producción y de volver a ser usados. Pero además, hace falta disponer de profesionales altamente cualificados en tareas de algoritmia y producción, que en muchos casos no están lo suficientemente cerca de la empresa como para comprender cuáles son las demandas de los clientes.

En cambio, las soluciones en la nube permiten reducir considerablemente los costes. Sistemas basados en API que favorecen la reutilización de los algoritmos al residir en un mismo sitio y con acceso a sus funcionalidades y no a su código. Esto hace que los sistemas de Machine Learning se puedan incorporar como motores accesibles a cualquier trabajador.

6. Que se cumplan casos teóricos no es garantía de nada

Al aprender Machine Learning, podemos encontrar algunas afirmaciones teóricas que pueden servirnos de guía, pero lo cierto es que, al tratarse de una metodología tan compleja que depende de cada supuesto en concreto, el volumen y los datos de entrada, puede que estos casos teóricos no siempre sean adecuados para dar solución a nuestras necesidades particulares. Esto quiere decir que debemos contrastar nuestros datos y no confiar al 100% en supuestos externos. Y es que, con sólo variar un dato, nuestro conjunto de entrenamiento puede obtener resultados totalmente distintos.

7. Más muestras superan a un algoritmo complejo

Obtener más muestras para entrenamiento usando un algoritmo “sencillo” puede ser mejor que un algoritmo complejo que tarde tanto en ejecutar y que no termine nunca. El tiempo, los recursos y los datos de entrenamiento son las tres limitaciones que nos encontramos actualmente. Es cierto que contar con una mayor cantidad de datos puede ayudarnos a crear algoritmos más complejos, pero también lo es que los algoritmos más simples pueden proporcionarnos buenos resultados en un tiempo razonable en contraposición a los algoritmos complejos, que tardan demasiado. Con lo cual, siempre es recomendable comenzar con los modelos más sencillos.

8. Un problema representable no siempre puede solucionarse con aprendizaje automático

Muchas veces pensamos que para cualquier problema que puede ser representado puede ser construida una máquina para resolverlo. No obstante, hay que tener en cuenta que hay problemas que nunca pueden ser aprendidos por una máquina, ya que no siempre disponemos de las muestras suficientes para crear una generalización. En estos casos, es posible encontrar fácilmente la representación, pero no una solución en Machine Learning.

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