¿Cómo puede integrar el aprendizaje automático en sus sistemas existentes?

2 Elige tu enfoque

En función de sus necesidades, puede elegir entre diferentes enfoques para integrar el aprendizaje automático en sus sistemas existentes. Por ejemplo, los servicios o plataformas de ML prediseñados pueden ofrecer soluciones listas para usar para tareas comunes, como el reconocimiento de imágenes o el análisis de sentimientos. Estos servicios son fáciles de usar y rentables, pero es posible que no cumplan con sus requisitos o datos específicos. Como alternativa, puede crear sus propios modelos de ML desde cero mediante marcos y bibliotecas. Este enfoque le brinda más flexibilidad y control, pero requiere más tiempo, habilidad y recursos. Por último, puede adaptar o personalizar los modelos de ML existentes o el código que son de código abierto o están disponibles en otras fuentes. Este enfoque puede ahorrar tiempo y esfuerzo, sin embargo, debe asegurarse de que la calidad, la compatibilidad y la seguridad de los modelos o el código estén a la altura.

3 Preparar los datos

Los datos son el combustible para el aprendizaje automático, por lo que es esencial asegurarse de que los datos sean precisos, completos, coherentes y relevantes para su problema. Además, debe cumplir con cualquier estándar ético, legal o reglamentario para la recopilación, el almacenamiento y el uso de datos. Para preparar los datos para el aprendizaje automático, deberá realizar algunos pasos, como la limpieza de datos (Eliminación o corrección de errores, valores atípicos, duplicados o valores faltantes), transformación de datos (convertir o escalar datos a un formato o rango adecuado para ML), integración de datos (Combinación o fusión de datos de diferentes fuentes o sistemas), división de datos (división de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba para ML)y el aumento de datos (Aumento o mejora de los datos con características o muestras adicionales).

4 Entrenamiento y prueba del modelo

Una vez que tenga los datos listos, puede entrenar el modelo de ML mediante un algoritmo y una técnica adecuados. Debe elegir los mejores parámetros y configuraciones para su modelo, como la tasa de aprendizaje, el número de épocas o el método de regularización. También debe supervisar el proceso de entrenamiento y comprobar las métricas de rendimiento, como la exactitud, la precisión, la recuperación o la puntuación F1. Después del entrenamiento, debe probar el modelo en datos nuevos o no vistos para evaluar su capacidad de generalización y solidez. También puede comparar su modelo con otros modelos o puntos de referencia para ver cómo le va.

5 Implementación y supervisión del modelo

Una vez que haya creado el modelo, el siguiente paso es implementarlo en los sistemas existentes y ponerlo a disposición para su uso. Debe seleccionar la mejor opción de implementación para su escenario, como la implementación en la nube, la implementación perimetral o la implementación híbrida. La implementación en la nube permite la escalabilidad, la confiabilidad y la seguridad, mientras que la implementación perimetral puede reducir la latencia, el ancho de banda y el costo. Después de la implementación, debe supervisar el modelo y recopilar comentarios de los sistemas, usuarios o clientes para realizar un seguimiento del rendimiento, la confiabilidad y la facilidad de uso. Además, es importante actualizar o volver a entrenar el modelo con regularidad para garantizar la precisión y la relevancia.