Su equipo de ML está dividido en cuanto a la selección de modelos. ¿Cómo te aseguras de que se tome la mejor decisión?
Selección del aprendizaje automático adecuado (ML) es una decisión crítica que puede dividir incluso a los equipos más cohesionados. Cuando se enfrenta a una división de opiniones, es importante navegar por el proceso de toma de decisiones con un enfoque estructurado para garantizar el mejor resultado. Esto implica comprender el problema en cuestión, considerar el rendimiento de los modelos y sopesar las compensaciones entre la complejidad y la interpretabilidad. También hay que tener en cuenta la experiencia del equipo y las limitaciones del proyecto. Al seguir un proceso sistemático, puede conciliar diferentes vistas y seleccionar el modelo de ML más adecuado para su proyecto.