El modelo en sí mismo no brinda mucha inteligencia a menos que se complemente significativamente con la intuición humana. La intuición entra en juego directa o indirectamente en el modelo en varias etapas:
- En primer lugar, todo el análisis exploratorio de datos junto con la ingeniería de características es un gran paso en la aplicación de la intuición y esto indiscutiblemente marca una gran diferencia. Por nombrar algunos: identificación de valores atípicos, puntos de influencia, tratamiento de valores de NA, ¿codificamos variables categóricas, método para calcular la distancia entre variables categóricas, etc.
- La elección de la reducción de dimensionalidad antes de la clasificación / regresión
- Selección de modelo
- Ajuste de hiperparámetros
- Elegir la métrica de evaluación y ajustar las predicciones.
En un nivel superior, la intuición humana ya está integrada en los modelos y, en mi opinión, eso es lo que ha dado lugar a varios tipos de modelos. Dependiendo de la intuición, elegimos un modelo particular. Si dicho modelo aún no existe, entonces hay un margen para la innovación. Por ejemplo, varios de los modelos de aprendizaje profundo que han surgido de la intuición son: GAN, modelos de atención, CNN, RNN, LSTM, CRF, etiquetado POS, NER por nombrar algunos …
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