Capacitación en modelos de aprendizaje automático: guía completa para empresas

En 2016, Microsoft lanzó un chatbot de IA llamado Tay. Se suponía que debía sumergirse en conversaciones en tiempo real en Twitter, aprender la jerga y volverse más inteligente con cada nuevo chat.

Sin embargo, el experimento fracasó ya que usuarios malintencionados explotaron rápidamente las habilidades de aprendizaje del chatbot. A las pocas horas de su lanzamiento, Tay comenzó a publicar tweets ofensivos e inapropiados, reflejando el lenguaje negativo que había aprendido de los usuarios.

Los tweets de Tay se volvieron virales, atrajeron mucha atención y dañaron la reputación de Microsoft. El incidente destacó los peligros potenciales de implementar modelos de aprendizaje automático (ML) en entornos no controlados del mundo real. La empresa tuvo que disculparse públicamente y cerrar Tay, reconociendo los defectos de su diseño.

Un avance rápido hasta el día de hoy, y aquí estamos, profundizando en la importancia de una capacitación adecuada del modelo de ML, precisamente lo que podría haber salvado a Microsoft de esta tormenta de relaciones públicas.

Así que ¡abróchate el cinturón! Aquí está su guía para la capacitación de modelos ML de la empresa de desarrollo de aprendizaje automático ITRex.

Capacitación en modelos de aprendizaje automático: cómo los diferentes enfoques del aprendizaje automático dan forma al proceso de capacitación

Comencemos con esto: no existe un enfoque único para el aprendizaje automático. La forma de entrenar un modelo de ML depende de la naturaleza de sus datos y de los resultados que busca.

Echemos un vistazo rápido a cuatro enfoques clave del aprendizaje automático y veamos cómo cada uno da forma al proceso de capacitación.

Aprendizaje supervisado

En el aprendizaje supervisado, el algoritmo se entrena en un conjunto de datos etiquetados y aprende a asignar los datos de entrada a la salida correcta. Un ingeniero guía un modelo a través de una serie de problemas resueltos antes de que el modelo pueda abordar otros nuevos por sí solo.

Ejemplo: considere un modelo de aprendizaje supervisado encargado de clasificar imágenes de perros y gatos. El conjunto de datos etiquetados comprende imágenes etiquetadas con las etiquetas correspondientes (gato o perro). El modelo refina sus parámetros para predecir con precisión las etiquetas de imágenes nuevas e invisibles.

Aprendizaje sin supervisión

Aquí, por el contrario, el algoritmo se sumerge en datos sin etiquetar y busca patrones y relaciones por sí solo. Agrupa puntos de datos similares y descubre estructuras ocultas.

Ejemplo: piense en entrenar un modelo de aprendizaje automático para la agrupación de clientes en un conjunto de datos de comercio electrónico. El modelo analiza los datos de los clientes y distingue distintos grupos de clientes en función de su comportamiento de compra.

Aprendizaje semisupervisado

El aprendizaje semisupervisado es el término medio que combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado. Con una pequeña cantidad de datos etiquetados y un conjunto mayor de datos sin etiquetar, el algoritmo logra un equilibrio. Es la opción pragmática cuando los conjuntos de datos completamente etiquetados son escasos.

Ejemplo: imagine un escenario de diagnóstico médico donde los datos etiquetados (casos con resultados conocidos) son limitados. El aprendizaje semisupervisado aprovecharía una combinación de datos de pacientes etiquetados y un conjunto más grande de datos de pacientes no etiquetados, mejorando sus capacidades de diagnóstico.

Aprendizaje reforzado

El aprendizaje por refuerzo es un equivalente algorítmico de prueba y error. Un modelo interactúa con un entorno, toma decisiones y recibe retroalimentación en forma de recompensas o sanciones. Con el tiempo, perfecciona su estrategia para maximizar las recompensas acumulativas.

Ejemplo: considere entrenar un modelo de aprendizaje automático para un dron autónomo. El dron aprende a navegar a través de un entorno recibiendo recompensas por una navegación exitosa y penalizaciones por colisiones. Con el tiempo, perfecciona su política para navegar de manera más eficiente.

Si bien cada enfoque de ML requiere una secuencia personalizada de forma única y un énfasis en ciertos pasos, existe un conjunto básico de pasos que son ampliamente aplicables a varios métodos.

En la siguiente sección, lo guiaremos a través de esa secuencia.

Entrenamiento del modelo de aprendizaje automático: paso a paso

Identificar oportunidades y definir el alcance del proyecto

El paso implica no sólo descifrar el problema empresarial en cuestión, sino también identificar las oportunidades en las que el aprendizaje automático puede generar su poder transformador.

Comience interactuando con las partes interesadas clave, incluidos los tomadores de decisiones y los expertos en el campo, para obtener una comprensión integral de los desafíos y objetivos comerciales.

A continuación, articule claramente el problema específico que desea abordar mediante la capacitación de un modelo de ML y asegúrese de que se alinee con objetivos comerciales más amplios.

Al hacerlo, tenga cuidado con la ambigüedad. Los planteamientos ambiguos de los problemas pueden conducir a soluciones equivocadas. Es fundamental aclarar y especificar el problema para evitar desviaciones durante las etapas posteriores. Por ejemplo, opte por "aumentar la participación de los usuarios en la aplicación móvil en un 15% a través de recomendaciones de contenido personalizado durante el próximo trimestre" en lugar de "aumentar la participación de los usuarios": es cuantificable, enfocado y mensurable.

El siguiente paso que puede dar lo antes posible en la etapa de definición del alcance es evaluar la disponibilidad y calidad de los datos relevantes.

Identifique posibles fuentes de datos que puedan aprovecharse para resolver el problema. Supongamos que desea predecir la pérdida de clientes en un servicio basado en suscripción. Tendrá que evaluar los registros de suscripción de los clientes, los registros de uso, las interacciones con los equipos de soporte y el historial de facturación. Aparte de eso, también puedes recurrir a las interacciones en las redes sociales, las encuestas de opinión de los clientes y los indicadores económicos externos.

Finalmente, evaluar la viabilidad de aplicar técnicas de ML al problema identificado. Considere las limitaciones técnicas (por ejemplo, capacidad computacional y velocidad de procesamiento de la infraestructura existente), de recursos (por ejemplo, experiencia y presupuesto disponibles) y relacionadas con los datos (por ejemplo, consideraciones de privacidad y accesibilidad de los datos).

Descubrimiento, validación y preprocesamiento de datos

La base de un entrenamiento exitoso del modelo ML reside en datos de alta calidad. Exploremos estrategias para el descubrimiento, la validación y el preprocesamiento de datos.

Descubrimiento de datos

Antes de sumergirse en el entrenamiento de modelos de ML, es esencial obtener una comprensión profunda de los datos que tiene. Esto implica explorar la estructura, los formatos y las relaciones dentro de los datos.

¿Qué implica exactamente el descubrimiento de datos?

• Análisis de datos exploratorios (EDA), donde se desentrañan patrones, correlaciones y valores atípicos dentro del conjunto de datos disponible, además de visualizar estadísticas y distribuciones clave para obtener información sobre los datos.

Imagine una empresa minorista que pretende optimizar su estrategia de precios. En la fase EDA, se profundiza en los datos históricos de ventas. A través de técnicas de visualización como diagramas de dispersión e histogramas, se descubre una fuerte correlación positiva entre los períodos promocionales y el aumento de las ventas. Además, el análisis revela valores atípicos durante las temporadas navideñas, lo que indica posibles anomalías que requieren más investigación. Por tanto, EDA permite captar la dinámica de los patrones de ventas, las correlaciones y el comportamiento atípico.

• Identificación de características, donde se identifican características que contribuyen significativamente al problema en cuestión. También considera la relevancia y la importancia de cada característica para lograr el objetivo comercial establecido.

Basándose en el ejemplo anterior, la identificación de características puede implicar reconocer qué aspectos impactan las ventas. Mediante un análisis cuidadoso, puede identificar características como categorías de productos, niveles de precios y datos demográficos de los clientes como posibles contribuyentes. Luego consideras la relevancia de cada característica. Por ejemplo, observa que la categoría de producto puede tener distintos significados durante los períodos promocionales. Por lo tanto, la identificación de características garantiza que entrene el modelo de aprendizaje automático en atributos con un impacto significativo en el resultado deseado.

• Muestreo de datos, donde se utilizan técnicas de muestreo para obtener un subconjunto representativo de los datos para la exploración inicial. Para el negocio minorista del ejemplo anterior, el muestreo de datos se vuelve esencial. Digamos que emplea un muestreo aleatorio para extraer un subconjunto representativo de datos de ventas de diferentes períodos de tiempo. De esta manera, garantiza una representación equilibrada de los períodos normales y promocionales.

Luego, puede aplicar un muestreo estratificado para garantizar que cada categoría de producto esté representada proporcionalmente. Al explorar este subconjunto, obtendrá información preliminar sobre las tendencias de ventas, lo que le permitirá tomar decisiones informadas sobre las fases posteriores del proceso de capacitación del modelo ML.

Validación de datos

No se puede subestimar la importancia de una validación sólida de los datos para el entrenamiento del modelo ML. Garantiza que la información ingresada en el modelo sea precisa, completa y consistente. También ayuda a fomentar un modelo más confiable y ayuda a mitigar el sesgo.

En la etapa de validación de datos, usted evalúa minuciosamente la integridad de los datos e identifica cualquier discrepancia o anomalía que pueda afectar el rendimiento del modelo. Estos son los pasos exactos a seguir:

• Verificaciones de calidad de los datos, donde usted (1) busca valores faltantes en todas las funciones e identifica estrategias apropiadas para su eliminación; (2) garantizar la coherencia en el formato y las unidades de los datos, minimizando las discrepancias que puedan afectar la capacitación del modelo; (3) identificar y manejar valores atípicos que podrían sesgar la capacitación del modelo; y (4) verificar la adecuación lógica de los datos.
• Verificación cruzada, donde se verifican los datos con el conocimiento del dominio o fuentes externas para validar su precisión y confiabilidad.

Preprocesamiento de datos

El preprocesamiento de datos garantiza que el modelo se entrene en un conjunto de datos limpio, consistente y representativo, mejorando su generalización a datos nuevos e invisibles. Esto es lo que debe hacer para lograrlo:

• Manejo de datos faltantes: identifique los valores faltantes e implemente estrategias como la imputación o eliminación en función de la naturaleza de los datos y el problema comercial que se está resolviendo.
• Detección y tratamiento de valores atípicos: emplee métodos estadísticos para identificar y manejar valores atípicos, asegurando que no afecten el proceso de aprendizaje del modelo.
• Normalización, estandarización: escalar características numéricas a un rango estándar (por ejemplo, usando la normalización de puntuación Z), asegurando la coherencia y evitando que ciertas características dominen a otras.
• Codificación: convierta datos a un formato coherente (por ejemplo, mediante codificación one-hot o incrustaciones de palabras).
• Ingeniería de características: derive nuevas características o modifique las existentes para mejorar la capacidad del modelo para capturar patrones relevantes en los datos.

Al preparar datos para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático, es importante lograr un equilibrio entre retener información valiosa dentro del conjunto de datos y abordar las imperfecciones o anomalías inherentes presentes en los datos. Lograr un equilibrio incorrecto puede provocar la pérdida involuntaria de información valiosa, lo que limita la capacidad del modelo para aprender y generalizar.

Adopte estrategias que aborden las imperfecciones y minimicen la pérdida de datos significativos. Esto puede implicar un tratamiento cuidadoso de los valores atípicos, una imputación selectiva o la consideración de métodos de codificación alternativos para variables categóricas.

Ingeniería de datos

En los casos en que los datos son insuficientes, entra en juego la ingeniería de datos. Puede compensar la falta de datos mediante técnicas como el aumento y la síntesis de datos. Profundicemos en los detalles:

• Aumento de datos: implica la creación de nuevas variaciones o instancias de datos existentes mediante la aplicación de diversas transformaciones sin alterar el significado inherente. Por ejemplo, para datos de imágenes, el aumento podría incluir rotación, volteo, zoom o cambio de brillo. Para datos de texto, las variaciones pueden implicar parafrasear o introducir sinónimos. Por lo tanto, al expandir artificialmente el conjunto de datos mediante el aumento, se introduce el modelo en una gama más diversa de escenarios, mejorando su capacidad para funcionar con datos invisibles.
• Síntesis de datos: esto implica generar instancias de datos completamente nuevas que se alineen con las características del conjunto de datos existente. Los datos sintéticos se pueden crear utilizando modelos generativos de IA, simulación o aprovechando el conocimiento del dominio para generar ejemplos plausibles. La síntesis de datos es particularmente valiosa en situaciones en las que obtener más datos del mundo real es un desafío.

Elegir un algoritmo óptimo

El trabajo de datos está hecho. La siguiente etapa en el proceso de entrenamiento del modelo ML tiene que ver con los algoritmos. Elegir un algoritmo óptimo es una decisión estratégica que influye en el rendimiento y la precisión de su modelo futuro.

Existen varios algoritmos de ML populares, cada uno de ellos apropiado para un conjunto específico de tareas.

• Regresión lineal: aplicable para predecir un resultado continuo basado en características de entrada. Es ideal para escenarios donde existe una relación lineal entre las características y la variable objetivo; por ejemplo, predecir el precio de una casa en función de características como pies cuadrados, número de dormitorios y ubicación.
• Árboles de decisión: capaces de manejar datos tanto numéricos como categóricos, lo que los hace adecuados para tareas que requieren límites de decisión claros; por ejemplo, determinar si un correo electrónico es spam o no en función de características como el remitente, el asunto y el contenido.
• Bosque aleatorio: enfoque de aprendizaje conjunto que combina múltiples árboles de decisión para una mayor precisión y solidez, lo que lo hace efectivo para problemas complejos; por ejemplo, predecir la pérdida de clientes utilizando una combinación de datos de uso históricos y datos demográficos de los clientes.
• Máquinas de vectores de soporte (SVM): efectivas para escenarios donde los límites de decisión claros son cruciales, especialmente en espacios de alta dimensión como imágenes médicas. Un ejemplo de una tarea a la que se podrían aplicar las SVM es clasificar imágenes médicas como cancerosas o no cancerosas en función de diversas características extraídas de las imágenes.
• K-vecinos más cercanos (KNN): basándose en la proximidad, KNN hace predicciones basadas en la clase mayoritaria o el promedio de puntos de datos cercanos. Esto hace que KNN sea adecuado para el filtrado colaborativo en sistemas de recomendación, donde puede sugerir películas a un usuario en función de las preferencias de usuarios con un historial de visualización similar.
• Redes neuronales: destacan en la captura de patrones y relaciones intrincados, haciéndolos aplicables a diversas tareas complejas, incluido el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

Estos son los factores que influyen en la elección de un algoritmo para el entrenamiento del modelo ML.

• Naturaleza del problema: el tipo de problema, ya sea clasificación, regresión, agrupamiento u otra cosa.
• Tamaño y complejidad del conjunto de datos: los conjuntos de datos grandes pueden beneficiarse de algoritmos que se escalan bien, mientras que las estructuras de datos complejas pueden requerir modelos más sofisticados.
• Requisitos de interpretabilidad: algunos algoritmos ofrecen más interpretabilidad, lo cual es crucial para escenarios donde comprender las decisiones del modelo es primordial.

Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

En la etapa de entrenamiento del modelo, usted entrena y ajusta los algoritmos para lograr un rendimiento óptimo. En esta sección, lo guiaremos a través de los pasos esenciales del proceso de capacitación modelo.

Comience dividiendo su conjunto de datos en tres partes: conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.

• Conjunto de entrenamiento: este subconjunto de datos es la fuente principal para enseñar el modelo. Se utiliza para entrenar el modelo ML, lo que le permite aprender patrones y relaciones entre entradas y salidas. Normalmente, el conjunto de entrenamiento comprende la mayor parte de los datos disponibles.
• Conjunto de validación: este conjunto de datos ayuda a evaluar el rendimiento del modelo durante el entrenamiento. Se utiliza para ajustar los hiperparámetros y evaluar la capacidad de generalización del modelo.
• Conjunto de pruebas: este conjunto de datos sirve como examen final del modelo. Comprende datos nuevos que el modelo no ha encontrado durante el entrenamiento o la validación. El conjunto de pruebas proporciona una estimación de cómo podría funcionar el modelo en escenarios del mundo real.

Después de ejecutar los algoritmos a través del conjunto de datos de prueba, se obtiene una comprensión inicial del rendimiento del modelo y se pasa al ajuste de hiperparámetros.

Los hiperparámetros son configuraciones predefinidas que guían el proceso de aprendizaje del modelo. Algunos ejemplos de hiperparámetros pueden ser la tasa de aprendizaje, que controla el tamaño del paso durante el entrenamiento, o la profundidad de un árbol de decisión en un bosque aleatorio. Ajustar los hiperparámetros ayuda a encontrar la "configuración" perfecta para el modelo.

Evaluación y Validación de Modelos

Para garantizar el rendimiento óptimo del modelo, es importante evaluarlo con respecto a las métricas establecidas. Dependiendo de la tarea en cuestión, puede optar por un conjunto específico de métricas. Los que se utilizan comúnmente en el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático abarcan los siguientes.

• La precisión cuantifica la exactitud general de las predicciones del modelo e ilustra su competencia general.
• Precisión y recuperación, donde el primero se centra en la exactitud de las predicciones positivas, asegurando que siempre que el modelo afirme un resultado positivo, lo haga correctamente, y el segundo mide la capacidad del modelo para capturar todos los casos positivos en el conjunto de datos.
• La puntuación F1 busca lograr un equilibrio entre precisión y recuperación. Proporciona un valor numérico único que captura el rendimiento del modelo. Como la precisión y la recuperación a menudo muestran un equilibrio (piense: mejorar una de estas métricas generalmente se logra a expensas de la otra), la puntuación F1 ofrece una medida unificada que considera ambos aspectos.
• AUC-ROC, o el área bajo la característica operativa del receptor, refleja la capacidad del modelo para distinguir entre clases positivas y negativas.
• Las "métricas de distancia" cuantifican la diferencia o "distancia" entre los valores previstos y los valores reales. Ejemplos de "métricas de distancia" son el error cuadrático medio (MSE), el error absoluto medio (MAE) y el R cuadrado.

Productización/implementación y escalamiento del modelo

Una vez que se ha entrenado y validado un modelo de ML, el siguiente paso crítico es la implementación: poner el modelo en acción en un entorno del mundo real. Esto implica integrar el modelo en la infraestructura empresarial existente.
Los aspectos clave de la implementación del modelo que se deben tener en cuenta abarcan los siguientes.

• Escalabilidad

El modelo implementado debe diseñarse para manejar cargas de trabajo variables y adaptarse a los cambios en el volumen de datos. La escalabilidad es crucial, especialmente en escenarios donde se espera que el modelo procese grandes cantidades de datos en tiempo real.

• Monitoreo y mantenimiento

El seguimiento continuo es esencial después del despliegue. Esto implica realizar un seguimiento del rendimiento del modelo en condiciones del mundo real, detectar cualquier desviación o degradación de la precisión y abordar los problemas con prontitud. El mantenimiento regular garantiza que el modelo siga siendo eficaz a medida que evoluciona el entorno empresarial.

• Circuitos de retroalimentacion

Establecer circuitos de retroalimentación es vital para la mejora continua. Recopilar comentarios de las predicciones del modelo en el mundo real permite a los científicos de datos refinar y mejorar el modelo con el tiempo.

Superar los desafíos en la capacitación de modelos de aprendizaje automático

Analicemos los detalles del entrenamiento de un modelo de ML explorando un ejemplo de la vida real. A continuación, documentamos nuestro viaje hacia la creación de un revolucionario espejo de fitness inteligente con capacidades de IA, con la esperanza de brindarle información sobre el lado práctico del aprendizaje automático.

Primero compartamos un poco de contexto. A medida que la pandemia de COVID cerró los gimnasios e impulsó el auge del fitness en el hogar, nuestro cliente imaginó una solución revolucionaria: un espejo de fitness inteligente que actuaría como un entrenador personal. Captaría los movimientos de los usuarios, proporcionaría orientación en tiempo real y elaboraría planes de entrenamiento personalizados.

Para darle vida a esta funcionalidad, diseñamos y entrenamos un modelo de ML patentado. Debido a la naturaleza compleja de la solución, el proceso de capacitación del modelo ML no fue fácil. Nos topamos con algunos desafíos que, sin embargo, logramos abordar con éxito. Echemos un vistazo a los más destacados.

1. Garantizar la diversidad de los datos de entrenamiento

Para entrenar un modelo de alto rendimiento, teníamos que asegurarnos de que el conjunto de datos de entrenamiento fuera diverso, representativo y libre de sesgos. Para lograrlo, nuestro equipo implementó técnicas de preprocesamiento de datos, incluida la detección y eliminación de valores atípicos.

Además, para compensar la posible brecha en el conjunto de datos y mejorar su diversidad, grabamos videos personalizados que muestran a personas haciendo ejercicio en diversos entornos, bajo diferentes condiciones de luz y con diversos equipos de ejercicio.

Al aumentar nuestro conjunto de datos con este extenso video, enriquecimos la comprensión del modelo, permitiéndole adaptarse de manera más efectiva a escenarios del mundo real.

2. Navegando por la complejidad algorítmica del modelo

Otro desafío que encontramos fue diseñar y entrenar un modelo de aprendizaje profundo que sea capaz de rastrear e interpretar con precisión los movimientos de los usuarios.

Implementamos detección de profundidad para capturar el movimiento según puntos de referencia anatómicos. Esta no fue una hazaña sencilla; requirió un procesamiento preciso y reconocimiento de puntos de referencia.

Después de una ronda inicial de capacitación, continuamos afinando los algoritmos incorporando técnicas avanzadas de visión por computadora, como esqueletización (piense: transformar la silueta del usuario en una estructura esquelética simplificada para una identificación eficiente de puntos de referencia) y seguimiento (garantizando la coherencia en el reconocimiento de puntos de referencia). con el tiempo, vital para mantener la precisión durante todo el ejercicio dinámico).

3. Garantizar una conectividad e integración perfectas de los dispositivos IoT

Como el espejo de fitness no sólo sigue los movimientos del cuerpo sino también las pesas con las que entrenan los usuarios, introdujimos sensores adhesivos inalámbricos acoplados a piezas individuales del equipo.

Teníamos que garantizar una conectividad ininterrumpida entre los sensores y el espejo, así como permitir la sincronización de datos en tiempo real. Para ello, implementamos protocolos de transferencia de datos optimizados y desarrollamos estrategias de manejo de errores para abordar posibles fallas en la transmisión de datos. Además, empleamos técnicas de optimización del ancho de banda para facilitar una comunicación rápida, crucial para la sincronización en tiempo real durante los ejercicios dinámicos.

4. Implementación del reconocimiento de voz

La funcionalidad de reconocimiento de voz en el espejo de fitness agregó una capa interactiva, permitiendo a los usuarios controlar e interactuar con el dispositivo a través de comandos de voz.

Para permitir que los usuarios interactúen con el sistema, implementamos un micrófono activado por voz con una lista fija de comandos relacionados con el fitness y tecnología de reconocimiento de voz que puede aprender nuevas palabras y comprender nuevas indicaciones dadas por el usuario.

El desafío era que los usuarios a menudo hacían ejercicio en ambientes domésticos con ruido ambiental, lo que dificultaba que el sistema de reconocimiento de voz entendiera con precisión los comandos. Para afrontar este desafío, implementamos algoritmos de cancelación de ruido y ajustamos el modelo de reconocimiento de voz para mejorar la precisión en condiciones ruidosas.

Tendencias futuras en la formación de modelos de aprendizaje automático

El panorama del aprendizaje automático está evolucionando y una tendencia notable que promete remodelar el proceso de capacitación del modelo de aprendizaje automático es el aprendizaje automático automatizado o AutoML. AutoML ofrece un enfoque más accesible y eficiente para desarrollar modelos de ML.

Permite automatizar gran parte del flujo de trabajo descrito anteriormente, lo que permite que incluso aquellos sin una amplia experiencia en ML aprovechen el poder del ML.

Así es como AutoML está configurado para influir en el proceso de capacitación de ML.

• Accesibilidad para todos: AutoML democratiza el aprendizaje automático al simplificar las complejidades involucradas en el entrenamiento de modelos. Las personas con diversos orígenes, no solo los científicos de datos experimentados, pueden aprovechar las herramientas de AutoML para crear modelos potentes.
• Eficiencia y velocidad: el ciclo de desarrollo de ML tradicional puede consumir mucho tiempo y recursos. AutoML agiliza este proceso, automatizando tareas como la ingeniería de funciones, la selección de algoritmos y el ajuste de hiperparámetros. Esto acelera el ciclo de vida del desarrollo del modelo, haciéndolo más eficiente y receptivo a las necesidades comerciales.
• Optimización sin experiencia: los algoritmos de AutoML se destacan en la optimización de modelos sin necesidad de conocimientos profundos. Exploran iterativamente diferentes combinaciones de algoritmos e hiperparámetros, buscando el modelo de mejor rendimiento. Esto no sólo ahorra tiempo sino que también garantiza que el modelo esté ajustado para un rendimiento óptimo.
• Aprendizaje y adaptación continuos: los sistemas AutoML a menudo incorporan aspectos de aprendizaje continuo, adaptándose a los cambios en los patrones de datos y los requisitos comerciales a lo largo del tiempo. Esta adaptabilidad garantiza que los modelos sigan siendo relevantes y eficaces en entornos dinámicos.

Si quieres maximizar el potencial de tus datos con ML, contáctanos. Nuestros expertos lo guiarán a través de la capacitación del modelo ML, desde la planificación del proyecto hasta la producción del modelo.

Este artículo fue publicado originalmente en el sitio web de ITRex.