AutoML para científicos de datos: El agente de inteligencia artificial que cambia el juego
En el mundo actual de los datos, los científicos de datos son los pilares fundamentales para desbloquear el potencial oculto en grandes conjuntos de información. Sin embargo, el proceso de analizar, modelar y tomar decisiones a partir de estos datos puede ser complejo y laborioso. Es aquí donde entra en juego el Machine Learning Automatizado (AutoML), una tecnología revolucionaria que está revolucionando la forma en que los científicos de datos trabajan. En este artículo, exploraremos cómo el AutoML está cambiando el juego para los científicos de datos y cómo pueden aprovechar al máximo esta herramienta para acelerar y simplificar sus flujos de trabajo. ¡Prepárate para sorprenderte con las capacidades del AutoML y descubre cómo puedes dar un salto cuántico en tu carrera como científico de datos!
Los métodos, procesos y marcos utilizados para automatizar algunos o todos los pasos del proceso de aprendizaje automático.
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¿Qué es AutoML?
AutoML (Aprendizaje automático automatizado) es un término que define los métodos, procesos y marcos para automatizar algunos o todos los pasos del proceso de aprendizaje automático. Proporciona componentes y herramientas disponibles para optimizar y acelerar el proceso de aprendizaje automático. Antes de sumergirse en AutoML, resulta útil comprender el proceso de aprendizaje automático.
Canalización de aprendizaje automático (proceso)
El aprendizaje automático consta de una serie de pasos que incluyen, entre otros:
- Preprocesamiento y limpieza de datos.
- Convertir datos sin procesar del mundo real a un formato limpio y comprensible para introducirlos en el modelo.
- Modelado predictivo
- Usar datos para hacer predicciones
- Optimizar la red neuronal en el caso del aprendizaje profundo.
- Mejora del modelo optimizando el diseño de la red.
- Ajuste de hiperparámetros
- Selección de hiperparámetros que definen las configuraciones del modelo e influyen en el resultado para maximizar el rendimiento del modelo.
- Interpretación de datos y conocimientos analíticos.
- Explicar el resultado de los modelos y proporcionar un sistema de acción o conocimiento.
El aprendizaje automático implica entrenar un algoritmo utilizando un conjunto de funciones para hacer predicciones. El algoritmo asigna variables de entrada a clases o etiquetas de salida en función de una función matemática. El rendimiento del modelo de aprendizaje automático se evalúa en función de qué tan cerca se compara el modelo de la verdad (esto se puede resumir en la función de pérdida).
El proceso de optimización del algoritmo para minimizar la pérdida se refiere a Entrenando el modelo. Este proceso debe repetirse muchas veces para encontrar la solución óptima y aquí es donde entra en juego AutoML.
Automatizar el aprendizaje automático
Cada conjunto de datos tiene sus propias características y puede funcionar bien dada una combinación específica de modelo e hiperparámetros. La determinación de los hiperparámetros óptimos requiere una evaluación iterativa del rendimiento de diferentes hiperparámetros y modelos. Diferentes modelos pueden funcionar de manera diferente en cada conjunto de datos.
Aunque existen ciertas heurísticas y principios para decidir la combinación correcta de modelo y parámetros, un científico de datos dedica mucho tiempo a experimentos y pasos repetitivos para ajustar los hiperparámetros. Estos pasos repetitivos se pueden automatizar y esto representa el principio central de AutoML.
Estado del arte de la tecnología
Las empresas tecnológicas como Google, Amazon y Microsoft están trabajando en su propia versión de AutoML. Por ejemplo, el extremadamente popular AutoML de Google es un conjunto de herramientas de aprendizaje automático que permiten el entrenamiento de poderosas redes neuronales profundas sin requerir que el usuario tenga experiencia en aprendizaje automático.
La biblioteca popular y ampliamente utilizada de Python, Aprendizaje científicoproporciona la funcionalidad para encontrar automáticamente el canal de aprendizaje automático con mejor rendimiento para el conjunto de datos. Se hace un esfuerzo exhaustivo para encontrar la mejor combinación de hiperparámetros y algoritmos, incluidas las configuraciones del modelo de conjunto, para una selección óptima. Asimismo, Auto-PyTorch de Meta (Facebook) es otro ejemplo de la popular biblioteca PyTorch de Python que optimiza los hiperparámetros y la arquitectura del modelo.
Existen muchas otras herramientas y marcos similares para automatizar procesos completos de aprendizaje automático, lo que facilita el trabajo a los expertos.
¿Qué significa AutoML para los científicos de datos?
A medida que se acelera la adopción de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, ha aumentado la necesidad de modelos de aprendizaje automático eficientes, rápidos y precisos. El rápido ritmo de desarrollo significa la necesidad de desarrollar canales de aprendizaje automático confiables y de última generación las 24 horas del día.
AutoML permite a los científicos de datos centrarse en tareas más complejas, mientras que la automatización asume la responsabilidad y la carga de los experimentos repetitivos. Además, garantiza un mejor rendimiento y utilidad de los canales de aprendizaje automático tradicionales.
AutoML para profanos
En los últimos años, el auge de la tecnología ha provocado una mayor necesidad de expertos en aprendizaje automático. La demanda es mucho mayor que el número de trabajadores calificados disponibles y, por lo tanto, se han llevado a cabo investigaciones exhaustivas para cerrar la brecha entre técnicos y personas no técnicas mediante la introducción de software fácil de usar. Esto ha llevado al desarrollo de AutoML, cuyo objetivo es hacer que la tecnología sea utilizable e implementable para los profanos.
Los científicos de datos tienen la experiencia para identificar y resolver conflictos profundos en la infraestructura del código que son difíciles de emular para un programa de computadora. De todos modos, AutoML sigue siendo una solución plausible para la implementación básica y la colaboración en proyectos tecnológicos, lo que permite un uso más amplio de la tecnología para satisfacer las necesidades cambiantes.
¿AutoML reemplazará a los científicos de datos?
La ciencia de datos es un campo amplio, lo que significa que un científico de datos debe tener una variedad de habilidades diferentes que no pueden reproducirse completamente con un solo programa o conjunto de herramientas. El campo requiere una buena comprensión del tema y requiere identificar y formalizar el problema de una manera particular antes de llegar a posibles soluciones.
Los datos del mundo real casi siempre son ruidosos y caóticos. Consiste en etiquetas inconsistentes, valores faltantes, palabras mal escritas, duplicados, unidades diferentes y valores atípicos. Debe preprocesarse y prepararse minuciosamente antes de aplicar operaciones matemáticas a los datos.
El AutoML desarrollado hasta ahora se limita a problemas específicos como clasificación y regresión. No es lo suficientemente eficiente para manejar el aprendizaje automático no supervisado, que clasifica los datos después de entrenarlos con datos sin etiquetar.
El objetivo previsto de AutoML es apoyar a los científicos de datos en su trabajo, no reemplazarlos. Es una buena opción para construir modelos y permite a los no expertos contribuir al campo del aprendizaje automático. Pero a diferencia de los científicos de datos, AutoML no puede definir problemas comerciales ni aplicar conocimientos de dominio para derivar funciones útiles a partir de los datos.
Lo más importante es que los científicos de datos pueden extraer información útil de los datos y transformarlos en información, lo que sigue siendo una tarea difícil para AutoML. Tienen una variedad de habilidades diferentes que les permiten ser expertos en su campo. Aunque AutoML es una herramienta eficiente y útil para acelerar el desarrollo del aprendizaje automático, no reemplazará a los científicos de datos en el corto plazo.
Este artículo fue escrito en colaboración con pronósticouna empresa especializada en consultoría de datos.
Recursos adicionales
Gracias por leer la guía de Finanzas sobre AutoML para científicos de datos. Para avanzar aún más en su carrera, los siguientes recursos adicionales de CFI le resultarán útiles:
