Definir los objetivos del proyecto de Machine Learning
Determinar las métricas de rendimiento a utilizar
Recopilar y preparar los datos necesarios
Realizar limpieza y transformación de datos
Seleccionar el algoritmo de Machine Learning más adecuado
Dividir el conjunto de datos en entrenamiento y prueba
Entrenar el modelo con los datos de entrenamiento
Evaluar el modelo con los datos de prueba
Ajustar hiperparámetros del modelo
Realizar validación cruzada para evaluar el rendimiento del modelo
Realizar predicciones con el modelo entrenado
Evaluar el rendimiento del modelo en producción
Implementar el modelo en un entorno de producción
Monitorizar el rendimiento del modelo en producción
Actualizar el modelo periódicamente si es necesario
Documentar el proceso de implementación y resultados obtenidos
Obtener feedback del equipo y usuarios sobre el modelo implementado
Realizar mejoras continuas en el modelo basadas en feedback recibido
Revisar la estrategia de implementación de Machine Learning de forma regular
Mantener actualizados los datos de entrada del modelo