¿Qué es el Aprendizaje Automático Automatizado?

¿Qué es el Aprendizaje Automático Automatizado (AutoML)?

El Aprendizaje Automático Automatizado, comúnmente conocido como AutoML, es el proceso de automatizar las tareas end-to-end involucradas en la creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático.

Abarca una amplia gama de técnicas de flujo de trabajo de aprendizaje automático y conjuntos de herramientas diseñados para hacer la aplicación del aprendizaje automático más simple y más eficiente. En lugar de depender de científicos de datos para realizar manualmente cada paso, desde el preprocesamiento de datos, ingeniería de características y selección de características, hasta la selección de algoritmos y optimización de hiperparámetros, los sistemas AutoML apuntan a automatizar estos procesos, a menudo complejos y que consumen mucho tiempo.

Esto permite la creación de eficaces algoritmos de aprendizaje automático con mínima intervención humana, abriendo el poder del aprendizaje automático a una audiencia más amplia.

Objetivos clave de AutoML

El desarrollo y la adopción de AutoML están impulsados por varios objetivos clave:

• Accesibilidad Uno de los objetivos principales es democratizar el aprendizaje supervisado por máquina, haciéndolo accesible a personas que pueden no poseer una profunda experiencia en programación o capacitación en ciencias de los datos. Esto incluye a expertos en dominios, analistas de negocios y desarrolladores que pueden aprovechar las herramientas AutoML para construir para sus necesidades específicas.
   
• Eficacia y productividad : AutoML tiene como objetivo aumentar significativamente la productividad de los científicos de datos mediante la automatización de pasos y tareas repetitivos y laboriosos de ML. Esto les libera tiempo para concentrarse en aspectos más estratégicos de un proyecto, como la formulación de problemas, la interpretación de datos y la comunicación de resultados.
   
• Rendimiento: Al explorar sistemáticamente una amplia gama de arquitecturas de modelos e hiperparámetros, AutoML puede identificar a menudo modelos de alto rendimiento que podrían pasar por alto en una búsqueda manual. El objetivo es lograr una precisión predictiva y una solidez óptimas.
   
• Velocidad. La automatización de la canalización de desarrollo de modelos acelera el tiempo que se tarda en pasar de datos sin procesar a un modelo implementable en la canalización de aprendizaje automático. Esto es crucial en entornos de ritmo rápido donde se necesitan conocimientos y soluciones rápidas.

Las herramientas AutoML también pueden ayudar a garantizar que MLOps sea reproducible mediante la estandarización del proceso y el seguimiento de las configuraciones y los pasos realizados para crear un modelo.

Facilita la ampliación de las aplicaciones de aprendizaje automático en toda una organización al permitir la creación y el mantenimiento de más modelos con menos recursos. AutoML puede proporcionar una línea base para el rendimiento del modelo, con la que se pueden comparar modelos desarrollados manualmente.

Desafíos del Machine Learning Tradicional

Desarrollar el aprendizaje automático es tradicionalmente un proceso altamente iterativo y a menudo arduo, cargado de varios desafíos:

• Consume mucho tiempo y recursos: El recorrido desde los datos sin procesar hasta un modelo desplegable implica numerosos pasos, que incluyen limpieza de datos, preprocesamiento, ingeniería de características, selección de modelos, ajuste de hiperparámetros y validación. Cada una de estas etapas puede requerir un tiempo considerable y recursos computacionales. La ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros, en particular, son conocidas por su gran densidad de trabajo.
   
• Requiere conocimientos especializados: La creación de un aprendizaje automático eficaz suele requerir una comprensión profunda de diversos algoritmos, principios estadísticos, técnicas de manejo de datos y habilidades de programación. Los expertos en estas áreas (científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático) son escasos y, por lo tanto, costosos.
   
• Complejidad de la selección y el ajuste de modelos: Con una amplia gama de algoritmos disponibles para el entrenamiento y un espacio aún mayor de posibles configuraciones de hiperparámetros para cada uno, la selección de la combinación óptima para un problema determinado puede ser increíblemente difícil. A menudo implica una cantidad significativa de prueba y error, confiando fuertemente en la experiencia y la intuición del científico de datos.
   
• Dificultad en la reproducibilidad y escalabilidad : Asegurar que los resultados sean reproducibles puede ser difícil si el proceso de datos no está meticulosamente documentado y estandarizado. Escalar los esfuerzos manuales en múltiples proyectos o conjuntos de datos más grandes también presenta obstáculos significativos.

También es cierto que un flujo de trabajo manual es susceptible al error humano y a los sesgos cognitivos, que pueden influir inadvertidamente en la selección o evaluación de modelos, lo que conduce a resultados subóptimos o injustos.

Ventajas de la automatización

La automatización del aprendizaje automático ofrece soluciones convincentes a estos desafíos y aporta numerosos beneficios:

• Mayor rapidez y eficacia : AutoML acelera significativamente el ciclo de vida del desarrollo de modelos. Al automatizar tareas repetitivas como el ajuste de hiperparámetros y la selección de modelos, permite una iteración y experimentación mucho más rápidas, lo que reduce el tiempo de salida al mercado de las soluciones alimentadas por ML.
   
• Mayor productividad Los científicos de datos pueden descargar muchos de los aspectos más tediosos de la construcción de modelos a los sistemas AutoML. Esto los libera para concentrarse en actividades de mayor valor, como la formulación de problemas, la comprensión de las necesidades del negocio, la interpretación de los resultados y la garantía de una implementación ética de la inteligencia artificial.
   
• Democratización del machine learning : Las herramientas AutoML reducen la barrera de entrada, lo que permite a los individuos con menos conocimientos especializados, como expertos en dominios, analistas de negocios y desarrolladores de software, construir y utilizar modelos de aprendizaje automático de manera efectiva. Esto ayuda a incorporar capacidades de inteligencia artificial de manera más amplia en toda una organización.

Al explorar sistemáticamente una gama más amplia de algoritmos para el entrenamiento, técnicas de procesamiento de características y ajustes de hiperparámetros de lo que normalmente es factible a través de esfuerzos manuales, AutoML a menudo puede descubrir modelos que utilizan un rendimiento y generalización superiores.

Clasificación y regresión

La clasificación y la regresión son tareas de aprendizaje supervisadas fundamentales donde el AutoML brilla particularmente.

Para los problemas de clasificación, que implican la predicción de una etiqueta categórica (por ejemplo, spam o no spam, rotación del cliente o no rotación, diagnóstico médico), los sistemas Auto ML pueden probar rápidamente varios algoritmos como regresión logística, máquinas vectoriales de soporte, árboles de decisión y métodos de ensamble, junto con el uso de ingeniería de funciones extensas y optimización de hiperparámetros, para crear clasificadores de alta precisión.

Del mismo modo, para las tareas de regresión, que tienen como objetivo predecir un valor numérico continuo (por ejemplo, precios de la vivienda, valores de acciones, previsiones de ventas, temperatura), Auto ML automatiza el proceso de encontrar los modelos más adecuados, manejar el escalado de características y transformaciones para optimizar el rendimiento para métricas como Error Medio Cuadrado o R cuadrado.

Esto permite a las organizaciones utilizar rápidamente herramientas para la detección de fraudes, la evaluación de riesgos, la previsión de la demanda y el marketing personalizado.

Visión por ordenador

En visión computacional, AutoML se utiliza cada vez más para abordar tareas que tradicionalmente requieren una profunda experiencia en el uso del procesamiento de imágenes y el diseño de redes neuronales.

El Auto ML, especialmente a través de técnicas como la búsqueda de arquitectura neuronal (NAS) y el aprendizaje de transferencia automatizado con modelos preentrenados, ayuda a diseñar y optimizar automáticamente las redes neuronales convolucionales (CNNs) para tareas como la clasificación de imágenes (por ejemplo, identificar objetos en imágenes), la detección de objetos (localizar y categorizar múltiples objetos dentro de una imagen) y la segmentación de imágenes (particionar una imagen en segmentos significativos).

Esto permite un desarrollo más rápido de aplicaciones basadas en áreas como el análisis de imágenes médicas (por ejemplo, la identificación de tumores en escáneres), la conducción autónoma (por ejemplo, el reconocimiento de peatones y vehículos) y la inspección visual para el control de calidad en la fabricación.

Procesamiento de lenguaje natural (PNL)

AutoML también está haciendo avances significativos en el Procesamiento de Lenguaje Natural, simplificando la creación de modelos que entienden y procesan el lenguaje humano.

Los casos comunes de uso de PNL que se benefician de AutoML incluyen la clasificación de texto (por ejemplo, análisis de opinión de las revisiones de clientes, categorización de temas de artículos, filtrado de spam), reconocimiento de entidades con nombre (identificación de entidades clave como nombres, ubicaciones y organizaciones en el texto) e incluso aspectos de la generación o traducción de idiomas.

El uso de herramientas AutoML puede automatizar la elección y el ajuste de diversos pasos de preprocesamiento de texto, incrustaciones de palabras (como Word2Vec o GloVe) y arquitecturas de modelos (que van desde modelos tradicionales hasta redes neuronales recurrentes (RNNs) o transformadores), lo que facilita la creación de aplicaciones como chatbots en uso, sistemas de recomendación de contenido y conjuntos de herramientas basados en el análisis de datos textuales a escala.

Aplicaciones del sector

Más allá de estas categorías de tareas específicas, el uso de AutoML genera valor en una multitud de industrias al permitir una implementación más rápida y eficiente de soluciones de IA personalizadas:

• Finanzas Para puntaje de crédito, ciencia de detección de fraude, comercio algorítmico y administración de relaciones con clientes. AutoML ayuda a las instituciones financieras a crear modelos sólidos rápidamente y, al mismo tiempo, se adapta a la dinámica cambiante del mercado y a los requisitos reglamentarios.
   
• Ciencias de la salud : En la predicción y el diagnóstico de enfermedades a partir de los datos de los pacientes, el descubrimiento de fármacos mediante el análisis de estructuras moleculares, el análisis de imágenes médicas (como se menciona en Computer Vision) y la ciencia para personalizar los planes de tratamiento.
   
• Comercio minorista y comercio electrónico: Para la previsión de la demanda, utilizando segmentación de clientes, motores de recomendación personalizados, predicción de turnos y estrategias de precios dinámicas.
   
• Fabricar ciencia : En mantenimiento predictivo para anticipar fallas de equipos, control de calidad a través de inspección visual automática, ciencia de optimización de la cadena de suministro y mejora del proceso de producción.
   
• Marketing Para la predicción del valor de por vida del cliente, optimización de la campaña, análisis de opinión de la percepción de la marca y puntuación de clientes potenciales.
   
• Telecomunicaciones Para predecir la rotación del cliente, optimizar el rendimiento de la red y detectar actividades fraudulentas.