El aprendizaje automático ha impulsado una formidable revolución en la tecnología al permitir interacciones entre humanos y máquinas. La suposición común sobre el proceso de desarrollo del aprendizaje automático es que es un proceso técnico y extremadamente complejo. Por ejemplo, los proyectos de aprendizaje automático requieren procesamiento de datos, capacitación integral de modelos, implementación y mantenimiento.
Por otro lado, el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático también requiere atención a una profunda visión para los negocios, análisis de datos, desarrollo de modelos, evaluación de modelos y habilidades en técnicas de recopilación de datos. Los expertos en aprendizaje automático deben conocer el ciclo de vida del desarrollo y los pasos que ofrecen estructura a los proyectos de aprendizaje automático.
Las empresas pueden confiar en la hoja de ruta comúnmente seguida para sus proyectos de aprendizaje automático para generar productos de inteligencia synthetic rentables, de alta calidad y sostenibles. Aprendamos más sobre los pasos esenciales en el ciclo de vida de desarrollo de un proyecto de aprendizaje automático y los factores importantes para el éxito del proyecto en cada paso.
¿Cómo puedes empezar a construir un proyecto de ML?
El desarrollo de un modelo de IA puede ser complejo y las personas con experiencia en aprendizaje automático también tienen dificultades para lograr el éxito. El proceso de desarrollo de ML es complejo y requiere una combinación perfecta de creatividad, diligencia y experimentación. Curiosamente, se puede simplificar todo el proceso de diseño, implementación y gestión de modelos de ML en un patrón normal. Conocer los pasos lo ayuda a comprender el proceso de desarrollo de modelos de ML y mejora su dominio de las mejores prácticas para guiar su proyecto hacia el éxito.
Cada paso del ciclo de vida del desarrollo del aprendizaje automático es essential para el éxito del proyecto. Por lo tanto, es importante establecer algunas salvaguardas en forma de marcos de management de calidad para garantizar la mejora y el mantenimiento constantes en cumplimiento de las limitaciones y los requisitos específicos. Además, debe tener un conocimiento profundo de los fundamentos del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo, el modelado y las técnicas de entrenamiento de ML. Una vez que tenga todos los requisitos previos, puede comenzar el proyecto de desarrollo con la ayuda de la siguiente hoja de ruta.
Evaluación de objetivos y planificación de proyectos.
Las respuestas a preguntas como “¿Cómo se desarrolla el aprendizaje automático?” crear curiosidad sobre las tecnologías subyacentes. Por otro lado, es importante asegurarse de saber por qué está creando un nuevo modelo de ML. El primer paso en cualquier proyecto de desarrollo de ML comienza con la planificación, ya que ayuda a evaluar el alcance, la viabilidad y las métricas de éxito de las aplicaciones de aprendizaje automático. También es importante comprender cómo el modelo ML abordaría los problemas de una empresa. La fase de planificación le brinda tiempo para pensar en cómo aprovechar el aprendizaje automático para mejorar los procesos actuales.
Otro aspecto essential en la etapa de planificación del ciclo de vida del desarrollo del ML es el análisis de costo-beneficio. También debe establecer un cronograma claro para el envío de la solución de aprendizaje automático en diferentes fases. Además, debe proporcionar métricas efectivas y mensurables para los modelos de ML, los indicadores comerciales y los indicadores económicos.
Además, la etapa de planificación también requiere la elaboración de un informe de viabilidad. El informe de viabilidad debe incluir información sobre la disponibilidad de datos, restricciones legales, explicabilidad, aplicabilidad, resiliencia y escalabilidad. También debe incluir información sobre los recursos disponibles para el proyecto en el informe de viabilidad.
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Identificar el tipo de datos requeridos para el proyecto
El caso de negocio del proyecto de aprendizaje automático ayuda a construir un marco para diseñar los siguientes pasos del proyecto. Los datos son el alma de los proyectos de aprendizaje automático y el proceso de desarrollo del modelo en realidad comienza con la identificación de los requisitos de datos. Los modelos de ML obtienen información generalizada a partir de los datos de entrenamiento y aplican el conocimiento adquirido en el proceso de entrenamiento para generar nuevas predicciones.
Los aspectos más importantes para determinar las necesidades de datos incluyen el tipo y la cantidad de datos, la calidad de los datos de capacitación y las fuentes de datos. Además, también debe considerar si puede utilizar un modelo de aprendizaje automático previamente entrenado para asegurarse de tomar la decisión correcta.
El proceso para determinar los requisitos de datos de un proyecto de aprendizaje automático también implica comprender las formas en que el modelo funcionaría con datos del mundo actual. ¿Necesitaría datos para casos de uso en tiempo actual con mayores requisitos de rendimiento? Este tipo de preguntas pueden ayudarle a determinar los requisitos de acceso a los datos con mayor precisión.
Preparación de los datos para sus proyectos de ML
Debe prestar atención a la preparación de datos en proyectos de ML, ya que determina qué aprenderá su modelo de aprendizaje automático. El proceso de desarrollo del aprendizaje automático depende en gran medida de los cuatro pilares de la preparación de datos: recopilación y etiquetado de datos, limpieza, procesamiento y gestión. Estos son algunos de los pasos importantes que debe seguir para la preparación de datos en proyectos de desarrollo de ML.
Recopilación de datos y etiquetado
Los desarrolladores deben determinar cómo recopilarían datos identificando las fuentes de datos ideales. Algunas de las fuentes de datos populares incluyen datos internos, proveedores, generación de datos sintéticos y plataformas de código abierto. Las diferentes fuentes de datos tienen fortalezas y limitaciones únicas, y algunos proyectos pueden requerir todas las fuentes de datos. Después de recopilar los datos, debe etiquetarlos para realizar cambios durante el ciclo de vida de desarrollo. La recopilación y el etiquetado de datos es un proceso complejo y que requiere mucho tiempo y eat la mayoría de los recursos de la empresa.
La limpieza o el refinamiento de datos es otro punto destacado en las respuestas a “¿Cómo se desarrolla el aprendizaje automático?” en la fase de preparación de datos. Implica imputar valores faltantes, reducir el ruido, eliminar valores atípicos y analizar datos con etiquetas incorrectas. También desarrollaría canales de datos para la automatización del proceso y realizar la verificación de la calidad de los datos.
El procesamiento de datos durante la preparación de datos se centra en la selección de funciones y la gestión de clases desequilibradas. La fase también implica aumento de datos, ingeniería de funciones, escalado de datos y normalización. Los desarrolladores también garantizan el almacenamiento y el management de versiones de los metadatos junto con el modelado de datos durante la etapa de procesamiento de datos. También necesitará tiendas de funciones y canales de transformación para reproducir los datos de entrenamiento importantes.
El paso closing en la fase de preparación de datos del proceso de desarrollo de ML enfatiza la gestión de datos. Invita a centrarse en la identificación de soluciones eficaces de almacenamiento de datos. Los desarrolladores pueden aprovechar soluciones como canalizaciones ETL para lograr un flujo de datos constante para respaldar el entrenamiento de modelos.
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Ingeniería del modelo
La fase de ingeniería de modelos en el proyecto de desarrollo de aprendizaje automático implica el uso de información de la fase de planificación para desarrollar y entrenar modelos de ML. La fase de ingeniería del modelo incluye el seguimiento de las métricas del modelo, la optimización de los recursos informáticos y el almacenamiento, y el logro de la escalabilidad.
Es importante saber que el ciclo de vida de desarrollo de ML comienza con el desarrollo de una arquitectura de modelo eficaz a través de una investigación exhaustiva. La ingeniería de modelos también implica la cuantificación de las métricas del modelo junto con el entrenamiento y la validación del modelo en el conjunto de datos de validación y entrenamiento. Los desarrolladores deben centrarse en rastrear experimentos, funciones, procesos de aprendizaje automático, metadatos y modificaciones en el código.
La etapa de ingeniería del modelo también implica la compresión y el ensamblaje del modelo junto con la interpretación efectiva de los resultados aprovechando la experiencia en el conocimiento del dominio. Los desarrolladores también deben mantener una documentación clara de las funciones, los experimentos de aprendizaje automático, los hiperparámetros, el entorno de desarrollo, los metadatos y la arquitectura del modelo para facilitar su recuperación.
Evaluación del modelo
Cuando tenga la versión closing del modelo que cree que sería la mejor para un lanzamiento público, debe probarla en función de diferentes métricas. La etapa de evaluación del modelo ayuda a garantizar que el modelo esté listo para entrar en producción. La evaluación del modelo potencia el proceso de desarrollo de aprendizaje automático al probar los modelos de ML en conjuntos de datos de prueba para garantizar que los expertos en la materia puedan encontrar los errores en las respuestas del modelo. El paso de evaluación del modelo implica seguir los marcos industriales, legales y éticos para el desarrollo de modelos de ML.
La evaluación de modelos también se centra en probar la resiliencia de los modelos en datos aleatorios y del mundo actual. Por tanto, puede ayudarte a verificar si el modelo es capaz de generar respuestas más rápidas. Además, también debe probar los resultados del modelo con las métricas de éxito predefinidas y determinar si puede implementar el modelo. La documentación adecuada de todos los procesos de evaluación ayuda a fortalecer la garantía de calidad y el respaldo para los proyectos de desarrollo de ML.
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Implementación del modelo ML
La etapa closing de las respuestas a “¿Cómo se desarrolla el aprendizaje automático?” es la fase de despliegue. Debe implementar los modelos de ML en el sistema que tiene para el proyecto de ML. Supongamos que ha creado un modelo para el etiquetado automático de almacén basado en las dimensiones del producto.
El modelo requeriría un modelo de visión por computadora en el sistema de almacén existente que usaría imágenes para crear e imprimir etiquetas. Los desarrolladores pueden implementar modelos de aprendizaje automático en navegadores net, servidores locales y en la nube y dispositivos perimetrales o empaquetarlos como soluciones de software program. El proceso de implementación también implica la definición del {hardware} de inferencia y garantizar que tenga el almacenamiento, la potencia informática y la RAM adecuados para generar resultados más rápidos.
Ultimas palabras
El uso del aprendizaje automático para impulsar la revolución de la IA ha despertado la curiosidad sobre el funcionamiento de los proyectos de ML. El proceso de desarrollo de ML puede variar de una organización a otra, según los objetivos del proyecto. Sin embargo, el proceso de desarrollo de modelos de ML sigue un patrón normal en el que se pueden encontrar algunos pasos distintos.
Los pasos importantes en los proyectos de desarrollo de ML incluyen la planificación, el análisis de los requisitos de datos, la preparación de datos, la ingeniería de modelos y la evaluación de modelos. Inscríbase ahora en la certificación de IA para conocer las mejores prácticas para actualizar y mantener los modelos de ML. Encuentre más información sobre cómo funcionan los modelos de aprendizaje automático y cree su propio proyecto ahora.
