Ramanan Balakrishnan escribió un excelente post explicando el proceso que conlleva el flujo de trabajo de trabajo para productos orientados a inteligencia Artificial, en particular hacia Aprendizaje Automatizado o Machine Learning, ahí se plantea algunas interrogantes que vale la pena retomar cuando decidimos emprender algún proyecto orientado a AI con miras a que dicho producto sea lanzado en entorno real de producción.

Basura entra, basura sale

¿Tengo una fuente de datos confiable? ¿Dónde obtengo mis datos?

Transformando los datos en entradas

¿Qué pasos de pre-procesamiento son requeribles? ¿Cómo normalizo mis datos antes de usar mis algoritmos?

Ahora, iniciamos?

¿Qué lenguaje o framework uso? Python, R, Java, C++? Caffe, Torch, Theano, TensorFlow, DL4J?

Entrenando los modelos

¿Cómo puedo entrenar a mis modelos? ¿Debo comprar GPUs en efectivo o usar instancias de hardware personalizadas en la nube con EC2? ¿Puedo paralelizar el procesamiento para aumentar la velocidad?

Ningún sistema es una isla

¿Necesito hace predicciones por lotes o en tiempo real? Modelos implícitos o interfaces? RPC o REST?

Supervisión del rendimiento

¿Cómo puedo dar seguimiento a mis predicciones? ¿Cómo puedo registrar los resultados en una base de datos?

Acá la imagen que resume el proceso a seguir.