¿Cómo se comparan los modelos de aprendizaje automático en la implementación?

1 Modelar métricas de rendimiento

Una forma de comparar los modelos de aprendizaje automático en la implementación es usar métricas que midan qué tan bien logran sus objetivos. Según el tipo de modelo y el dominio del problema, puede usar métricas como exactitud, precisión, recuperación, puntuación F1, ROC-AUC, MSE, MAE o R-cuadrado. Estas métricas pueden ayudarle a evaluar la precisión, fiabilidad y coherencia de sus modelos a la hora de hacer predicciones o clasificaciones. Sin embargo, las métricas por sí solas no son suficientes para comparar modelos en la implementación. También debe tener en cuenta otros factores, como la calidad de los datos, el impacto empresarial y los comentarios de los usuarios.

2 Calidad y deriva de los datos

Otra forma de comparar los modelos de aprendizaje automático en la implementación es supervisar la calidad y la distribución de los datos que usan y producen. La calidad de los datos se refiere a cuán completos, precisos y consistentes son los datos. La deriva de datos se refiere a cómo los datos cambian con el tiempo y se desvían de las suposiciones o expectativas originales. Tanto la calidad de los datos como la desviación de los datos pueden afectar al rendimiento y la validez de los modelos en la implementación. Por lo tanto, debe comprobar si hay problemas de calidad de datos, como valores faltantes, valores atípicos o errores, y problemas de desviación de datos, como desviación de concepto, desplazamiento de covariables o cambio de distribución. Puede utilizar técnicas como la generación de perfiles de datos, la validación de datos o la detección de desviaciones de datos para identificar y abordar estos problemas y comparar cómo los manejan los diferentes modelos.

3 Impacto y valor en el negocio

Una tercera forma de comparar los modelos de aprendizaje automático en la implementación es medir su impacto y valor en los objetivos y resultados empresariales. Esto significa ir más allá de las métricas técnicas y observar cómo los modelos afectan los indicadores clave de rendimiento

4 Comentarios y comportamiento de los usuarios

Una cuarta forma de comparar los modelos de aprendizaje automático en la implementación es recopilar y analizar los comentarios y el comportamiento de los usuarios. Los comentarios de los usuarios se refieren a cómo los usuarios perciben y evalúan los modelos, como su satisfacción, confianza o preferencia. El comportamiento del usuario se refiere a cómo los usuarios interactúan y responden a los modelos, como su compromiso, retención o conversión. Tanto los comentarios como el comportamiento de los usuarios pueden proporcionar información valiosa sobre cómo los modelos satisfacen las necesidades y expectativas del usuario. Puede utilizar técnicas como encuestas, calificaciones, revisiones o análisis para recopilar y comparar los comentarios y el comportamiento de los usuarios para diferentes modelos.

5 Mejores prácticas y desafíos

Comparar modelos de aprendizaje automático en la implementación no es una tarea sencilla y requiere un proceso sistemático y continuo de supervisión, evaluación y mejora de los modelos. Al hacerlo, es importante definir criterios de comparación y métricas claros y relevantes que se alineen con los objetivos del modelo, el dominio del problema y las expectativas de las partes interesadas. Además, los datos deben recopilarse de múltiples fuentes y perspectivas, como métricas técnicas, calidad de datos, impacto comercial y comentarios de los usuarios. Se deben utilizar experimentos y controles para aislar y estimar los efectos causales. Además, los resultados y las ideas deben comunicarse de manera efectiva con visualizaciones que destaquen los hallazgos y tendencias clave. Finalmente, los modelos deben actualizarse e iterarse en función de los resultados y la retroalimentación para adaptarse a los datos cambiantes, el entorno y las necesidades del usuario.

6 Esto es lo que más debe considerar

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