Aprendizaje automático (machine learning)
El trabajo de Aprendizaje automático (machine learning) comienza por aplicar inteligencia artificial a una tarea donde pueda evaluarse calidad, riesgo y costo operativo. Organizamos el trabajo alrededor de definición del problema, variable objetivo y criterios de evaluación, preparación y revisión de datos disponibles y construcción de una línea base y modelos candidatos. La entrega reúne modelo o prototipo evaluado contra criterios explícitos y documentación de datos, métricas, límites y condiciones de uso, para que otra persona pueda retomar el trabajo sin adivinar decisiones. Los modelos pueden equivocarse y degradarse fuera de los casos evaluados. El nivel de supervisión humana, privacidad y control se diseña según el riesgo del uso, no según lo convincente de una demostración.
- Definición del problema, variable objetivo y criterios de evaluación
- Preparación y revisión de datos disponibles
- Construcción de una línea base y modelos candidatos
- Validación con métricas y casos de prueba acordados
- Plan de integración, monitoreo y revisión del modelo
- Modelo o prototipo evaluado contra criterios explícitos
- Documentación de datos, métricas, límites y condiciones de uso
Plazo estimado: 4 días
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Aprendizaje automático (machine learning) tiene sentido cuando la solución queda preparada para medir errores y ajustar el sistema después del lanzamiento. El resultado se concreta en modelo o prototipo evaluado contra criterios explícitos y documentación de datos, métricas, límites y condiciones de uso; lo importante es que pueda usarse, revisarse y mantenerse después de la entrega.
Los modelos pueden equivocarse y degradarse fuera de los casos evaluados. El nivel de supervisión humana, privacidad y control se diseña según el riesgo del uso, no según lo convincente de una demostración.