Operacionalizar el aprendizaje automático en los procesos

El mundo está cada vez más controlado por las tecnologías digitales. Big data, inteligencia artificial y vehículos autónomos: son solo una pequeña parte de lo que cambia o cambiará nuestras vidas, nuestros hábitos y la forma en que llevamos a cabo nuestro negocio todos los días. Pero, ¿cómo podemos utilizar el aprendizaje automático en la práctica y por qué es una buena inversión empresarial?

Es la accesibilidad actual a grandes cantidades de datos lo que ha hecho posible utilizar el aprendizaje automático en todas partes para resolver problemas empresariales, pero existen dos requisitos fundamentales para que esta tecnología funcione: la calidad de los datos de origen y el modelo depurado que utiliza.

Índice de contenidos
  1. ¿Para qué sirve el aprendizaje automático?
  2. Cómo implementar tecnologías de aprendizaje automático
  3. ¿Adónde puede ir el analista si el algoritmo lo hace todo por sí solo?
  4. 3 errores al implementar Machine Learning
    1. Error 1: Las empresas establecen objetivos equivocados.
    2. Error 2: las empresas no prestan atención a la recopilación de datos.
    3. Error 3: las empresas desarrollan incorrectamente procesos de aprendizaje automático
  5. ¿Cómo puedes obtener el mayor beneficio?
  6. Conclusión
  7. Operacionalizar el aprendizaje automático en los procesos – Preguntas frecuentes

¿Para qué sirve el aprendizaje automático?

El aprendizaje automático es un método de análisis de una gran cantidad de datos mediante algoritmos, que pueden tomar determinadas decisiones en función del análisis y la experiencia previa. La automatización del aprendizaje automático (ML) se utiliza activamente en las empresas, ya que permite crear modelos comerciales analíticos. El aprendizaje automático permite que la IA aprenda de forma independiente, encuentre ciertos patrones en una gran cantidad de información y resuelva tareas determinadas.

La inteligencia artificial, gracias a la automatización del aprendizaje automático, es capaz de analizar una gran cantidad de información, clasificarla y estructurarla, aclarar el significado de los datos, identificar errores, inexactitudes y contradicciones, hacer recomendaciones y predecir fallos en equipos o en sistemas. .

La introducción de operaciones de aprendizaje automático ayuda a resolver tareas como reducir costos de las empresas de transporte, predecir el comportamiento de los compradores y la demanda de bienes, diagnosticar pacientes, reservar citas en hospitales y muchas otras.

Cómo implementar tecnologías de aprendizaje automático

Cuando la calidad de los datos está en orden, pero los algoritmos se ejecutan en la misma computadora portátil que un analista o científico de datos, surge la siguiente tarea difícil: implementar algoritmos en los procesos de negocio y crear una máquina de trabajo para todos los analistas o para toda la empresa. Se necesita una solución integral que recopile los datos necesarios, los procese, prediga el efecto de la revalorización y aplique escenarios en una única herramienta.

Ahora las grandes empresas se ven afectadas por la falta de una solución de optimización en el mercado, por lo que están intentando crear una solución interna. Construir e implementar una solución requiere enormes esfuerzos de infraestructura y departamento de TI.

PASO 1: Establece una meta

Objetivos

Elige la tarea e identifica un procedimiento cuyo flujo puedas explicar en detalle. Recuerde, el programa no reemplaza a una persona ni toma decisiones en su nombre. Por lo tanto, no es necesario automatizar procedimientos que impliquen tener en cuenta muchas variables que ocurren aleatoriamente.

Transfiera tareas predecibles al aprendizaje automático, como identificar el tipo de documento o el rango de cambios permitidos en las lecturas de los sensores.

PASO 2: Encuentra casos similares

Para que ML funcione con éxito, es fundamental contar con los llamados "modelos a seguir", por lo que es necesario prepararlos en cantidades suficientes con antelación: para cada categoría con la que el sistema comparará nuevos ejemplos. Y cuanto más precisos y diversos ejemplos utilice, más preciso será el resultado que obtendrá.

PASO 3: Diseñar un algoritmo

Codificación

Después de describir verbalmente el procedimiento, el método debe convertirse a un formato que una máquina pueda entender, utilizando por ejemplo uno de los lenguajes de programación actuales como R o Python. Después de entrenar primero el modelo, evalúe su exactitud y elija los mejores parámetros.

¿Adónde puede ir el analista si el algoritmo lo hace todo por sí solo?

Los algoritmos hacen la mayor parte del trabajo que una persona puede realizar. Al no comprender los nuevos roles, el equipo puede resistirse a la innovación y sabotear el proceso. Es necesario aclarar roles para evitar tal situación.

Después de implementar el algoritmo, una persona operará la herramienta en lugar de buscar y estructurar los datos; controlará los precios en lugar de trabajar con cálculos de alta precisión de diferentes parámetros. La solución garantiza la calidad y precisión de los cálculos, y la persona participa en la gestión: recibe una previsión, corrige la elección del escenario óptimo y reacciona activando las "luces de advertencia" en caso de avería. El proceso funciona de manera muy similar a la reacción del conductor ante la luz intermitente de cambio de aceite en el automóvil: el administrador enciende donde el ML no puede arreglárselas por sí solo.

3 errores al implementar Machine Learning

Implementar el aprendizaje automático es difícil y costoso. Vamos a averiguar cómo utilizar la tecnología con éxito y no desperdicie dinero, porque el aprendizaje automático es una excelente herramienta para optimizar los procesos comerciales y aumentar las ganancias.

Error 1: Las empresas establecen objetivos equivocados.

Muchos intentos de implementar el aprendizaje automático terminan en fracaso. Una razón es la falta de comprensión de las capacidades de la tecnología y sus detalles. Es necesario definir un objetivo empresarial y establecer indicadores mediante los cuales se determinará el éxito de su consecución. En base a esto, es necesario crear requisitos para el aprendizaje automático.

Error 2: las empresas no prestan atención a la recopilación de datos.

Recopilar y almacenar datos es uno de los pasos clave del aprendizaje automático. Es importante pensar en este proceso correctamente. La aplicación exitosa de métodos y la resolución de problemas dependen de la calidad y cantidad de datos. De lo contrario, puede provocar mayores costes laborales y, peor aún, la imposibilidad de alcanzar el objetivo. Por ello, es importante tener en cuenta estos aspectos:

  • Guarde los datos "sin procesar".
  • Tenga en cuenta la calidad y el volumen de los datos.
  • Cuidar la implementación de un sistema de monitoreo y diagnóstico del flujo de datos.

Error 3: las empresas desarrollan incorrectamente procesos de aprendizaje automático

El proceso de aprendizaje automático es iterativo y experimental. Implica probar algoritmos, establecer parámetros y monitorear constantemente cómo los cambios afectan las métricas. Las metodologías lineales no se utilizan en proyectos de aprendizaje automático porque generan problemas en las últimas etapas de prueba y operación industrial. Es necesario aplicar metodologías flexibles y adaptarlas a un proyecto concreto.

¿Cómo puedes obtener el mayor beneficio?

Para implementar el aprendizaje automático en sus procesos de negocio:

  1. Desarrollar algoritmos.
  2. Implemente una infraestructura que admita el procesamiento de datos, la capacitación de redes neuronales y la optimización de precios, teniendo en cuenta todas las limitaciones comerciales.
  3. Construir un sistema de monitoreo para el funcionamiento estable de la solución.
  4. Formar al equipo y adaptar los procesos y roles de las personas de la empresa.
  5. Diseño y prueba piloto del sistema.
  6. Proporcionar soporte y actualización periódica del algoritmo.

Conclusión

El aprendizaje automático es la tecnología popular actual que se utiliza para gestionar eficazmente muchos procesos. Se integra con la mayoría de los lenguajes de programación y ayuda a los usuarios a alcanzar sus objetivos fácilmente. Como se analiza en este artículo, la tecnología de aprendizaje automático ofrece muchos beneficios.

Espero que este tutorial te haya ayudado a aprender más. Operacionalizar el aprendizaje automático en los procesos. Si tienes algo que decir, háznoslo saber a través de la sección de comentarios. Si te gusta este artículo, compártelo y sigue CorreoTotalen Facebook, chirridoY YouTube para obtener más consejos técnicos.

Operacionalizar el aprendizaje automático en los procesos – Preguntas frecuentes

¿Qué es la operacionalización del aprendizaje automático?

La puesta en práctica del aprendizaje automático es un proceso o metodología, no un tipo particular de software. Aplique herramientas y recursos para garantizar que los proyectos de aprendizaje automático se ejecuten de manera correcta y eficiente, incluida la gobernanza de datos, la gestión de modelos y la implementación de modelos.

¿Por qué es importante MLOps?

MLOps tiene en cuenta los aspectos únicos de los proyectos de IA/ML en gestión de proyectos, CI/CD y control de calidad, lo que le ayuda a mejorar los tiempos de entrega, reducir defectos y hacer que la ciencia de datos sea más productiva. MLOps se refiere a una metodología basada en la aplicación de prácticas de DevOps a cargas de trabajo de aprendizaje automático.

¿MLOps es una metodología?

La metodología MLOps incluye un proceso para simplificar la capacitación, el empaquetado, la validación, la implementación y el monitoreo del modelo. De esta manera, puede ejecutar proyectos de ML de forma consistente de principio a fin.

¿Cuál es la diferencia entre MLOP y DevOps?

La diferencia entre MLOP y DevOps es que DevOps se centra en el desarrollo de aplicaciones, mientras que MLOps se centra en el aprendizaje automático.

¿Kubernetes es MLOps?

Kubernetes, una herramienta DevOps de código abierto de 2014 y desde entonces adoptada por más de la mitad de las organizaciones en todo el mundo, se ha convertido de manera similar en la herramienta MLOps preferida para administrar canales automatizados de aprendizaje automático de una manera reproducible, segura y escalable.

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