Para las empresas, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial pueden ayudar a reducir la solución revolucionaria. En este breve artículo, hablaremos sobre las cosas que los líderes sénior de TI deben comprender para lanzar y mantener una estrategia sólida de aprendizaje automático. Veamos algunos consejos que pueden ayudarlo a comenzar en este campo.
1. Entiéndelo
En su organización, sabe cómo aprovechar la ciencia de datos, pero no sabe cómo implementarla. Lo que debe hacer es realizar la centralización de su ciencia de datos y otras operaciones. De hecho, tiene sentido crear una combinación de aprendizaje automático y ciencia de datos en dos departamentos diferentes, como finanzas, recursos humanos, marketing y ventas.
2. Empezar
No tiene que crear un plan de seis puntos para construir una empresa de ciencia de datos. Según Gartner, es posible que desee realizar pequeños experimentos en un conjunto de áreas comerciales con una determinada tecnología para desarrollar un mejor sistema de aprendizaje.
3. Tus datos son como el dinero
Dado que los datos son el combustible para cualquier campo de inteligencia artificial, sepa que sus datos son su dinero y necesita administrarlos adecuadamente.
4. No busques ardillas moradas
Básicamente, los científicos de datos disfrutan de una gran aptitud tanto en estadística como en matemáticas. Aparte de esto, son lo suficientemente hábiles como para obtener una visión más profunda de los datos. No son ingenieros que crean productos o escriben algoritmos. A menudo, las empresas buscan profesionales tipo Unicorn que sean buenos en estadísticas y con experiencia en dominios de la industria como los servicios financieros para el cuidado de la salud.
5. Cree un plan de estudios de capacitación
Es importante tener en cuenta que alguien que hace ciencia de datos no significa que sea un científico de datos. Como no puede encontrar muchos científicos de datos, es mejor que busque un profesional experimentado y lo capacite. En otras palabras, es posible que desee crear un curso para capacitar a estos profesionales en el campo. Después del examen final, puede estar seguro de que pueden manejar muy bien el trabajo.
6. Usa plataformas ML
Si administra una empresa y desea mejorar sus procesos de aprendizaje automático, puede consultar plataformas de ciencia de datos como Kaggle. Lo bueno de esta plataforma es que tienen un equipo de científicos de datos, programadores de software, estadísticos y cuantificadores. Estos profesionales pueden manejar problemas difíciles para competir en el mundo empresarial.
7. Revisa tus «Datos Derivados»
Si desea compartir sus algoritmos de aprendizaje automático con su socio, sepa que pueden ver sus datos. Sin embargo, tenga en cuenta que no le sentará bien a diferentes tipos de empresas de informática, como Elsevier. Debes tener una estrategia sólida y debes entenderla.
Para resumir, si desea comenzar con el aprendizaje automático, le sugerimos que consulte los consejos que se brindan en este artículo. Con estos consejos en mente, será mucho más fácil para usted aprovechar al máximo su sistema de aprendizaje automático. .