Enmarque el problema.
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Registre una descripción del problema que pretende resolver, escrita claramente como si planease entregarla a otra persona para su posterior desarrollo. El proceso de tener que poner el problema en palabras le ayudará a pensar y aclarar sus intenciones. Siga un patrón como el siguiente:
- Tarea (T): lo que el algoritmo debe lograr, por ejemplo, "Predecir el precio de venta de una tarjeta coleccionable".
- Experiencia (E): el conjunto de datos utiliza el algoritmo para aprender, por ejemplo, "Registros de transacciones de tarjetas coleccionables en varios sitios web".
- Rendimiento (P): cómo evaluará el rendimiento del modelo, por ejemplo, "¿Qué tan cerca estuvo el precio de venta previsto del precio de venta real?". La forma de medir esto depende del tipo de tarea que realice el algoritmo.
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Identifique por qué se debe resolver el problema.
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Los aspectos de esto incluyen los siguientes:
- Justificación: identificar por qué necesita resolver este problema le ayudará a evaluar el resultado, hacer los arreglos apropiados a medida que genera la solución y determinar cuándo ha logrado lo que se propuso hacer.
- Beneficios: identifique quién se beneficiará de la solución y cómo. Esta información será útil si necesita obtener la aceptación de partes interesadas o financiadores, o para vender a otros en función de la necesidad de recursos adicionales o tiempo para hacer el trabajo. También será útil hacer referencia a cuando intente determinar cómo evaluará el éxito.
- Duración y uso: identifique quién usará la solución y durante cuánto tiempo se usará. Esto le ayudará a determinar qué tan "pulida" debe estar la solución, cómo necesitará respaldarla y a considerar los requisitos de implementación si habrá otros usuarios.
Asegurarse de que tiene claras estas cosas le ayudará a resolver el problema correcto, de una manera que realmente generará los beneficios que estaba buscando en primer lugar.
Nota: Es más fácil explicar la justificación para resolver un problema cuando se puede mostrar cómo se alinea con los objetivos principales, que pueden denominarse indicadores clave de rendimiento (KPI).
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Proporcione información de fondo que lo ayudará a resolver el problema.
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Como recordatorio para usted mismo si está desarrollando la solución, o para brindar orientación a otras personas que trabajarán con usted o para usted, mientras piensa en el problema, documente cosas como las siguientes:
- Supuestos: una lista de supuestos sobre el problema, como, por ejemplo:
- fuentes de datos cuyo uso es aceptable o inaceptable;
- requisitos operativos especiales, como los entornos de software que debe utilizar;
- negocio u otro contexto de marco, como los marcos de tiempo del proyecto, quién usará la solución, etc.
- Problemas de referencia: una lista de problemas similares que ha resuelto a través del aprendizaje automático aplicado. Esta lista lo guiará hacia el abordaje que podría adoptar para implementar una solución.
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Decida si el problema es adecuado para IA/AA.
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Una vez que haya definido claramente el problema, puede explorar si es más apropiado resolverlo como un problema de IA/AA o como un problema de programación tradicional.
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