10 características principales del Machine Learning

Observar las mejores prácticas al crear modelos de machine learning es un proceso importante; aunque requiere mucho tiempo. En este artículo te contamos cuáles son las características del machine learning. Partiendo desde la preparación de los datos, selección y prueba de algoritmos, comprensión de cómo el algoritmo toma decisiones, implementación de modelos en producción. Son algunas de las tareas que se ejecutan en el proceso de diseño. En este sentido, supone al menos unas 10 etapas.

Veamos en detalle esas 10 características del machine learning y cómo optimizarlas a través de su automatización:

1. Procesamiento de datos

Una técnica de data mining, consiste en transformar datos sin procesar en un formato comprensible.

Cada algoritmo funciona de manera diferente y tiene diferentes requisitos de datos. Por ejemplo, algunos algoritmos necesitan características numéricas para normalizarse y otros no. Luego está la complicación del texto, que debe dividirse en palabras y frases, y en algunos idiomas.

Es necesario buscar una plataforma de machine learning automatizado que sepa cómo preparar mejor los datos para cada algoritmo diferente; reconozca y prepare el texto; y que siga las mejores prácticas para la partición de datos.

2. Ingeniería de características

La ingeniería de características es el proceso de modificar los datos para ayudar a que los algoritmos de machine learning funcionen mejor. Suele llevar mucho tiempo y ser costoso. Si bien cierta ingeniería de características requiere un conocimiento de dominio de los datos y las reglas comerciales, la mayoría de la ingeniería de características es genérica.

También es conveniente buscar una plataforma de machine learning automatizada que pueda diseñar automáticamente nuevas funciones a partir de funciones numéricas, categóricas y de texto existentes. Será necesario un sistema que sepa qué algoritmos se benefician de la ingeniería de características adicionales y cuáles no. Además, que solo genere características que tengan sentido dadas las características de los datos.

3. Algoritmos diversos

Cada conjunto de datos contiene información única que refleja los eventos y características individuales de un negocio. Debido a la variedad de situaciones y condiciones, un algoritmo no puede resolver con éxito todos los problemas comerciales o conjuntos de datos posibles . Debido a esto, se necesita acceso a un repositorio diverso de algoritmos para probar nuestros datos, a fin de encontrar el que mejor se adapte.

En estas características del machine learning es necesario buscar una plataforma que tenga docenas o incluso cientos de algoritmos. Una cuestión interesante es con qué frecuencia se agregan nuevos algoritmos.

4. Selección de algoritmo

Tener cientos de algoritmos disponibles al alcance de su mano es excelente, pero a veces no se dispone de tiempo para probar todos. Algunos no son adecuados para los datos con los que se está trabajando; otros, no son convenientes para el tamaño de los datos. Es poco probable que algunos funcionen correctamente en los datos.

Es conveniente, la búsqueda de una plataforma de machine learning automatizado que sepa qué algoritmos tienen sentido para los datos, y que ejecute solo esos. De esa manera se obtendrán mejores algoritmos, más rápido.

5. Entrenamiento y puesta a punto

Una de las prestaciones estándar del software de machine learning es la prueba del algoritmo en los datos. Aunque, a veces, es necesario el ajuste de hiperparámetros. Luego, se puede realizar una selección de características, para mejorar la velocidad y la precisión de un modelo.

Se puede buscar una plataforma de machine learning automatizada que utilice el ajuste inteligente de hiperparámetros. Sólo quedará comprobar si la plataforma sabe qué características incluir y cuáles omitir; y, qué método de selección de características funciona mejor para diferentes algoritmos.

6. Ensamblado

En la jerga de la ciencia de datos, los equipos de algoritmos se denominan «conjuntos» o «mezcladores». Las fortalezas de cada algoritmo equilibran las debilidades de otro. Los modelos de conjunto, normalmente, superan a los algoritmos individuales debido a su diversidad.

Para potenciar esta característica del machine learning se puede buscar una plataforma que encuentre los algoritmos óptimos para combinar; incluya una amplia gama de algoritmos; y ajuste la ponderación de los algoritmos dentro de cada mezclador.

7. Competencias de modelos face to face

Es prácticamente imposible conocer de antemano qué algoritmo funciona mejor con los datos que trabajamos. Por lo tanto, es necesario comparar la precisión y la velocidad de diferentes algoritmos en los datos. Ello con total independencia del lenguaje de programación o la biblioteca de machine learning de la que provengan. Se puede pensar como si fuera una competencia de modelos.

Entonces, se buscará una plataforma de machine learning automatizado que cree y simule docenas de algoritmos; compare los resultados; y, clasifique los mejores algoritmos según sus necesidades. La plataforma debe comparar la precisión, la velocidad y las predicciones individuales.

8. Perspectivas amigables con el usuario

En los últimos años, el machine learning y la inteligencia artificial han dado pasos agigantados en el poder predictivo, pero al precio de la complejidad. No es suficiente que una solución de machine learning obtenga una buena puntuación solo en precisión y velocidad. También tienes que confiar en las respuestas que está dando. En las industrias reguladas, debe justificar el modelo ante el regulador. Y en marketing, debe alinear el mensaje de marketing con la audiencia que el modelo ha elegido.

Se recomienda buscar una plataforma de machine learning automatizado que explique las decisiones del modelo de fácil comprensión. La plataforma debe mostrar qué características son las más importantes para cada modelo. También, mostrar los patrones ajustados para cada característica. Es importante una revisión de los ejemplos resueltos, incluidas las razones clave por las que una predicción es alta o baja. 

Otro punto de importancia es si la plataforma escribe automáticamente la documentación detallada del modelo; y, qué tan bien esa documentación cumple con los requisitos de su regulador.

9. Fácil implementación

Es muy importante que los modelos resulten sencillos para comprender. Por lo que será conveniente buscar una plataforma de machine learning automatizado que ofrezca una implementación sencilla, que pueda ser operada por cualquier administrativo. 

Es necesario conocer, antes de la compra, cuántas opciones de implementación están disponibles; si los modelos se pueden implementar en el hardware de la empresa y si la plataforma prueba previamente el código de puntuación exportado. Así, garantiza que genera las mismas respuestas que en las etapas de prueba. Además, es conveniente verificar el soporte técnico 24 hs.

10. Monitoreo y gestión del modelo

En un entorno cambiante, las aplicaciones de IA deben mantenerse al día con las últimas tendencias. Es esencial, para optimizar esta característica del machine learning, una plataforma que identifique de manera proactiva cuándo el rendimiento de un modelo se está deteriorando con el tiempo. Ello contribuirá a la comparación de las predicciones con los resultados reales. Asó simplifica la prueba y error con datos recientes.