Muchos líderes empresariales carecen de una comprensión sólida del aprendizaje automático. Al mismo tiempo, los científicos de datos de las empresas a menudo se sienten desconectados de la parte empresarial. En este práctico manual, el autor de superventas y antiguo profesor de informática de la Universidad de Columbia Eric Siegel insta a líderes empresariales y tecnológicos a salir de su aislamiento. Sostiene que la colaboración es vital para las organizaciones que esperan aprovechar todo el potencial de los modelos de aprendizaje automático y explica cómo aplicar el aprendizaje automático de forma que transforme su organización y optimice sus operaciones.
Los profesionales de los negocios y de los datos deben desarrollar una misma comprensión de las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático.
Aprovechar las oportunidades que ofrece el aprendizaje automático (AA) requiere una profunda colaboración entre la parte empresarial y la parte técnica de su empresa. Si usted es un profesional de los negocios, necesitará desarrollar una comprensión holística del proceso de AA: deberá comprender qué predicen los modelos que está utilizando; cómo afectarán estas predicciones a sus operaciones; las métricas que utiliza para determinar la precisión con la que su proyecto de AA está realizando predicciones, y los tipos de datos que necesitará recopilar. Si usted es un profesional de los datos, deberá ampliar su perspectiva sobre el AA para comprender el poder que tiene para transformar todo el negocio.
Acorte las distancias entre los extremos empresarial y de datos de su organización con bizML, un enfoque empresarial de seis pasos que Eric Siegel diseñó para ayudar a lanzar e implementar con éxito proyectos de AA transformadores desde un lugar de entendimiento compartido. Si se pregunta en qué se diferencia...
Eric Siegel es consultor y trabajó como profesor de informática en la Universidad de Columbia. Es autor de Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die.
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