Charla: predicciones y decisiones, más allá de los errores cuadráticos
El próximo 29 de noviembre (de 2018) de febrero daré una charla dentro del ciclo de Data Konferences de Kschool.
Para la mía han creado el siguiente cartelito:
El resumen que preparé es:
Se hace ciencia de datos para tomar decisiones. Las predicciones, mejores o peores, alimentan procesos de decisión (p.e., ¿se concede este préstamo?). Sin embargo, existe una brecha enorme (en términos de equipos responsables y de comunicación entre ambos) entre quienes construyen los procesos predictivos y quienes toman las decisiones finales. A falta de mejor criterio, los científicos de datos utilizan funciones de pérdida genéricas (p.e., el RMSE) y prestan una atención excesiva a la estimación puntual. Ambas son decisiones subóptimas. Integrar el proceso predictivo en el de toma de decisiones conduciría de forma natural a la adopción de funciones de pérdida distintas y a prestar mucha menos atención al hecho de acertar con las predicciones y más a la idoneidad de las decisiones.
Los detalles espaciotemporales y otras concomitancias relevantes para los asistentes pueden consultarse aquí.
Addenda: Las diapositivas de la charla pueden consultarse aquí.
