Todo científico de datos debe dominar estas herramientas
Este folleto proporciona una descripción general de los algoritmos que forman la base de la ciencia de datos y el aprendizaje automático. Nos recuerda que, de hecho, una solución de IA se basa en muchos elementos técnicos y matemáticos (modelado de un problema de regresión o clasificación, definición de criterios para optimizar, etc.).
Todo científico de datos debe dominar estas herramientas, así como los diferentes principios y supuestos que garantizan su correcto uso. También destaca que el desarrollo de una solución completa se basa en una serie de opciones que permiten la definición de una solución original: elección del modelo, elección de la regularización, determinación de una posible aproximación (tipo Monte Carlo) de la función de coste, selección de variables… Las diversas profesiones digitales se centran en comprender y dominar tales herramientas, para garantizar que las funcionalidades finales del algoritmo satisfagan las necesidades del cliente.
Aunque el conocimiento de estas herramientas es invaluable, aún quedan muchos desafíos. Sobre todo, estos se relacionan con la medición de la incertidumbre de las predicciones proporcionadas por los modelos de IA. Sigue siendo una cuestión de desarrollar
métodos de simulación para facilitar la provisión de garantías estadísticas, que no existen para muchas soluciones de última generación.
Finalmente, parece importante recordar el papel crucial de la visualización, el análisis y el preprocesamiento de datos. La “competencia de IA centrada en datos” promovida por Andrew Ng lo ha destacado recientemente. Hay numerosos modelos disponibles, pero su rendimiento se puede mejorar con una comprensión más profunda de los conjuntos de datos. Esto pone de relieve una vez más el papel crucial de los analistas de datos y no solo el de la complejidad de los modelos.
Agradecimientos
Un agradecimiento especial a Sylvain Le Corff, profesor de estadística en Telecom Sud Paris, y al equipo de Data Science: Aurélien Bénard, Houssam Alrachid, Alaeddine Othmani, Safa Hassine e Idriss Brahimi.
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