El Blog de Enrique Dans

BigML: descubrimientos, reacciones y comunicación

Escrito a las 2:20 pm
7

BigML es sin duda una de las startups más prometedoras de aquellas en las que tengo algún nivel de implicación (estoy en su Strategic Advisory Board). Ideas como “machine learning for everyone”, modelización o Big data son indudablemente potentes en una era en la que los datos de todo tipo proliferan de manera exponencial (hablé de BigML anteriormente en esta otra entrada), y cada día más, la impresión es la de estar desarrollando una herramienta muy buena y estar simplemente esperando – proactivamente esperando, por supuesto – a que el resto del mundo la vaya descubriendo.

Un modelo realizado con estadísticas publicadas por Kickstarter acerca de los proyectos presentados en la plataforma permite crear un modelo de éxito/fracaso en crowdfunding, que llama de manera espontánea la atención de GigaOM en How to succeed on Kickstarter: find 35 people and ask for less than $9,000? y da lugar a una oleada de visitas e interés. El mismo medio y la misma persona que, en un artículo anterior, se había hecho eco de la existencia de la compañía y la había mencionado en un artículo más genérico sobre machine learning titulado Your data has a secret, but you — yes, you — can make it talk. Mientras, otros campos completamente diferentes pero igualmente intensivos en datos, como la analítica web o las finanzas y mercados, empiezan a descubrir el potencial de este tipo de herramientas, como en este artículo en SeekingAlpha titulado Dividends: still the best all-season investment strategy.

Estos momentos en una startup son deliciosos. Concentración total en la mejora constante del producto, y sembrar, sembrar constantemente con herramientas como blog, newsletter o redes sociales. Todo vale para dinamizar la información, para ponerla en el camino de los posibles interesados. Nunca sabes por dónde va a salir un impacto interesante, pero sabes que de todos aquellos que reciban un mensaje, un cierto porcentaje, aunque sea pequeño, va a verle aplicaciones a su terreno y va a probar el producto, a contactarte, a escribir sobre ello o, como mínimo, a desarrollar algo de curiosidad sobre el tema. Se trata de ir creando contenido sobre temas diversos para llegar a una demanda potencial más amplia: índices de bolsa, música, retrasos en vuelos, deportes… Y para cada entrada, su correspondiente difusión y potencial efecto multiplicador a través de redes sociales como Twitter o Facebook. Una estrategia de  comunicación de las de libro, absolutamente necesaria en un producto complejo que no se vende como se vendería un producto de consumo o de comprensión sencilla, pero que ya ha superado los más de dos mil usuarios registrados. No, el producto no se vende en el arca. Es lo que tiene la investigación: que con cada modelo y cada conjunto de datos analizados tienes posibilidades de aportar conocimiento, pero también de convertirte en viral: probabilidad de lesiones en accidente de automóvil, de incidentes con armas de fuego en escuelas, predicción del número de affaires extramaritales, del importe de las propinas… ¿Tienes datos? Aquí hay respuestas y soluciones.

Para un académico como yo, seguir la andadura de BigML está siendo un caso rigurosamente real de comunicación de un producto complejo, de esos en los que de verdad aprendes. Seguiremos informando :-)

2 trackbacks

[…] BigML es sin duda una de las startups más prometedoras de aquellas en las que tengo algún nivel de implicación (estoy en su Strategic Advisory Board). … Fuente […]

[…] una de las startups más prometedoras según Enrique Dans. Esta empresa, con sede en Oregon, USA, ha sido cofundada por  Francisco Martín, licenciado en […]

5 comentarios

001
Cristina
27.01.2013 a las 15:31 Permalink

Tengo preguntas.
Un árbol de decisiones que integra modelos de predicción? A ver si consigo enfocar Esta herramienta en mi proyecto actual.
Fijar un precio a un producto que sale al mercado, en base a determinados parámetros. Que parámetros? Es decir, integra cambios sociales, políticos? O son variables en si dinámicas? Se podría establecer un punto de inflexión? Una alarma? Podía yo, a través de ciertas variables que yo considero, establecer dicha alarma? El modelo tiene en cuenta variaciones previsibles? Entonces, hace deducciones? Lógicas? Voy a suponer: existe un nivel de penetración en el mercado determinado y se podría calcular el impacto de un aumento de cuota de mercado, si realizo determinadas acciones y eso me permite corregir a tiempo?
Si requiero predecir el precio de un competidor, seria fiable el resultado si utilizamos presunciones similares?
O no hay presunciones sino datos reales?!
Ok. A investigar…… :-)

002
Enrique Dans
27.01.2013 a las 15:43 Permalink

#001: Échale un ojo al “How it works“, y a la diapositiva 15 de esta presentación, explica creo que bastante bien el concepto de machine learning.

003
Jordi Torres (Barcelona)
27.01.2013 a las 17:13 Permalink

“BigML es sin duda una de las startups más prometedoras…” ¡Completamente de acuerdo! El futuro está en extraer conocimiento accionable a partir de montones de datos crudos que en si mismos no tienen ningún valor. Hasta ahora esto solo estaba dentro de las posibilidades de las grandes, pero BigML permite, por decirlo de alguna manera, democratizar el acceso a los beneficios del ML.

Pero no solo BigML es grande, también lo son las personas que están detrás, como Francisco J Martin o Jose A. Ortega, quienes sin conocernos, y a pesar de sus apretadas agendas, con gran gratitud y generosidad accedieron a impartir una clase magistral a mis alumnos en un master sobre Cloud+BigDa+Emprendeduria en la Facultad de Informática de Barcelona. Si les interesa pueden encontrar las slides en http://www.jorditorres.org/teaching/cc-mei/documentacion-y-transparencias/ (aunque sin la música de Jao soy consciente que no es lo mismo).

Mis mejores deseos, aunque estoy seguro que tendrán mucho éxito.

004
Cristina
27.01.2013 a las 23:27 Permalink

Muchas gracias por la información. Procesando…. :-)

005
ant
28.01.2013 a las 02:16 Permalink

Bueno esto es más viejo que el tebeo. Lo novedoso es que se comparta y puedan enriquecerse los modelos. :-)

Comentarios cerrados

Logotipo de Blogestudio Logotipo de Acens