Mejorando los modelos de aprendizaje automático: Técnicas para lidiar con la insatisfacción humana

Los científicos de datos de tecnología tienen formas de mejorar los modelos de aprendizaje automático obstinados. En un reciente artículo publicado en Uni2Noticias, se documentan las lecciones aprendidas en una tesis de aprendizaje automático en Spotify. El autor pasó 8 meses desarrollando un modelo predictivo para medir la satisfacción del usuario.

El objetivo de la investigación era entender qué aspectos hacían que los usuarios estuvieran satisfechos con su experiencia musical. Para lograrlo, se construyó un clasificador LightGBM cuya salida era una respuesta binaria: 0 si el usuario no estaba satisfecho y 1 si lo estaba.

Sin embargo, predecir la satisfacción humana es un desafío, ya que los humanos, por naturaleza, tienden a ser insatisfechos. Incluso una máquina tiene dificultades para desentrañar los misterios de la psicología humana. Como resultado, el modelo presentaba confusión y su puntaje de precisión era de aproximadamente 0.5, que es el peor resultado posible para un clasificador.

Determinado a mejorar su modelo, el científico de datos empleó diferentes técnicas durante dos meses. Después de investigar y combinar estas técnicas, logró mejorar el puntaje de ROC del modelo de 0.5 a 0.73, lo cual fue considerado un gran éxito.

El autor del artículo comparte las técnicas que utilizó para mejorar significativamente la precisión de su modelo. Estas técnicas pueden resultar útiles para aquellos que se enfrentan a modelos que no colaboran.

Debido a la confidencialidad de la investigación, no se puede compartir información sensible. No obstante, el autor se esforzará al máximo para que el artículo sea claro y comprensible.

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