¿Qué es mejor que el aprendizaje automático?

Haciendo la pregunta correcta.

Muchas personas se están convirtiendo en practicantes de aprendizaje automático en estos días. ¡Y eso es genial! Hay un montón de cursos en línea y herramientas para facilitar el trabajo, e incluso las compañías SaaS que intentan automatizar el trabajo del aprendizaje automático. Lo que no veo mucho es instrucciones sobre cómo asegurarse de que su algoritmo de aprendizaje automático esté respondiendo la pregunta correcta. La mayor parte del trabajo real no se le entrega a usted como una competencia de Kaggle con entradas y salidas preespecificadas. Y la mayoría del trabajo real no se puede asignar exactamente a alguna investigación previa. Debe comprender profundamente el problema que se le pide que resuelva, retroceder y asegurarse de que eso es lo que realmente quieren los usuarios, descubrir cómo configurar un sistema de entradas y salidas que se acerque a resolver ese problema, y luego mapee varias líneas de investigación que solo se aplican al problema. Eso ha sido algo que me ha llevado años de aprendizaje en el trabajo para descubrir cómo hacerlo, y todavía no soy bueno en eso.

Buena pregunta. Me encuentro pintando los problemas de blanco con demasiada frecuencia. Más o menos uso el poder computacional para aproximar todo.

Es parsimonioso y elegante, pero filosóficamente problemático. Lo correcto es conocer un problema íntimamente, porque es allí donde se hacen los descubrimientos.

Hay muchos que usan el aprendizaje automático sin capacitación formal, los mismos peligros que el uso de estadísticas sin capacitación. Simplemente no es bueno.

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