AutoML y su función en la empresa

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Cualquier organización comercial, particularmente aquellas con clientes empresariales, involucradas en el desarrollo de productos de aprendizaje automático, deben tomarse las operaciones de aprendizaje automático extremadamente en serio y deben invertir mucho en estos sistemas.

El beneficio será que los ingenieros de aprendizaje automático identificarán problemas con sus modelos de producción antes que los clientes, y podrán reaccionar de manera eficiente a esos problemas, ajustar esos modelos simplemente agregando más datos a la capacitación o modificando ligeramente el protocolo de capacitación e implementar mejoras periódicas en esos modelos para mantener una experiencia de usuario óptima.

El aprendizaje automático automatizado (AutoML), principalmente en forma de búsqueda de arquitectura neuronal en la que una red neuronal se entrena automáticamente, tiene mucho más que ofrecer. Puede ayudar a más empresas a acceder al aprendizaje automático, mientras que las empresas pueden tener menos experiencia en IA en general.

Sin embargo, es solo un paso en la creación de un sistema de IA eficiente. Por ejemplo, el etiquetado y toda la preparación de datos son al menos tan importantes y mucho más laboriosos que elegir y entrenar el modelo correcto. El proceso de preparación de datos suele llevar mucho más tiempo.

Además de esto, los usuarios de AutoML deben tener mucho cuidado al pensar que cualquiera puede utilizarlo. Es un poco como Copilot de GitHub, como una IA que ayuda a los desarrolladores a codificar. Hay mucho más que implica desarrollar un buen modelo y, especialmente, utilizarlo en producción. 

Las empresas ciertamente necesitarán ingenieros de inteligencia artificial para usar y desarrollar modelos eficientes. Por ejemplo, nos llevó más de un año tener todo el sistema de inteligencia artificial listo para la producción, mientras que el diseño y la capacitación de los modelos reales solo tomaron un par de semanas.

Sin embargo, tiene sentido invertir más en la automatización de todo el flujo de trabajo de desarrollo de IA para democratizar aún más el uso del aprendizaje automático y reducir el costo de desarrollo, especialmente porque los recursos de ingeniería de IA son extremadamente escasos, especialmente para las empresas que no son de IA.

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