“¿Necesito “muchos” datos para hacer Machine Learning?”
Empecé mi jornada en Machine Learning en el 2015 (cuando en una reunión en Pennsilvania me dijeron que sería indispensable en el 2025).
A la fecha sigo “evangelinzando”, y por dicha tenemos clientes que ya trabajan con nosotros en el tema.
Pero, muchos me preguntan:
- Eso no sirve. Se necesitan “muchos datos”.
Aquí dos puntos:
- ¿Qué son “muchos datos”? ¿10 millones de registros? ¿1000 registros?
No se trata solo de cantidad sino de la calidad de la modelación.
- Y bueno, no es que “datos sobran”…Vamos a las empresas y nos dicen “aquí lo que más hay son datos…”, “hemos invertido US$$$ en automatización y en I4.0”…¡Entonces! ¿Hay o no hay?
Ve. Es un problema de calidad del dato, de disponibilidad de uso.
Si gusta explorar machine learning aplicado a:
- análisis de causa raíz
- modelación predictiva
Escríbame. Platiquemos.