¿Qué es un proyecto de IA (Inteligencia Artificial)?

El primer paso es entender las necesidades del proyecto. Definir claramente el objetivo y las preguntas a responder nos ayudará a definir las métricas clave que se utilizarán para evaluar el proyecto.

La recopilación de los datos es un elemento clave en cualquier proyecto de Data Science. Esto incluye la identificación de las fuentes de datos relevantes, y la recopilación y la modificación de las mismas para su posterior utilización.

Los datos a menudo son crudos y desorganizados y, por lo tanto, su preprocesamiento es un paso vital para lograr resultados precisos. Esto incluye limpiarlos, tratarlos y hasta normalizarlos.

En este paso, se debe seleccionar el modelo que mejor se adapte a las necesidades del proyecto y los datos disponibles. Esto incluye también la selección de algoritmos, validación de los modelos y ajuste de sus parámetros.

Llegados a este punto, se debe entrenar el modelo seleccionado y evaluar su rendimiento utilizando métricas definidas en el primer paso. La validación cruzada y la división de conjuntos son algunas de las técnicas utilizadas.

Finalmente, se realiza el despliegue (deployment) del modelo en un entorno de producción en tiempo real. Esto incluye la integración del modelo con las aplicaciones cliente y el establecimiento de flujos de trabajo automatizados para la recopilación, preprocesamiento y actualización de datos.