El Machine Learning Automatizado (MLA) representa un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones de todas las industrias y tamaños adoptan la ciencia de datos. La aplicación de métodos tradicionales de machine learning a los problemas comerciales del mundo real requiere mucho tiempo, bastantes recursos y variedad de desafíos. Requiere expertos en diversas disciplinas, incluyendo a científicos de datos, uno de los profesionales más buscados en el mercado laboral en este momento.
El machine learning automatizado cambia esto ya que facilita la construcción, uso y despliegue de modelos de machine learning en la vida real al ejecutar procesos sistemáticos sobre datos en bruto y seleccionando modelos que generan información más relevante sobre los datos. El machine learning automatizado incorpora las mejores prácticas de machine learning de los mejores científicos de datos a nivel mundial para hacer que la ciencia de datos sea más accesible en toda la organización.
A continuación mostramos cómo es un proceso de machine learning estándar a un alto nivel:
Cuando se desarrolla un modelo bajo el método tradicional, como se puede observar en la figura 1, la única tarea que se ejecuta de manera automática es el entrenamiento del modelo (Model Training). Una plataforma de machine learning automatizado ejecuta automáticamente todos los pasos que están dentro del cuadro rojo: Tareas manuales y tediosas de construcción de modelos que suelen requerir equipos demasiado técnicos y especializados. El proceso tradicional usualmente toma semanas o meses, pero con el Machine Learning Automatizado (MLA), tanto los profesionales de negocios como los científicos de datos, tardarán pocos días en desarrollar y comparar docenas de modelos, encontrar nueva información y predicciones y resolver las preguntas de negocio que generen valor mucho más rápido.
La figura 2 muestra el proceso del machine learning automatizado después de cargar un set de datos y elegir la variable objetivo del problema a resolver:
Automatizar estos pasos permite una mayor agilidad en la resolución de problemas y en la democratización de la ciencia de datos para incluir aquellos usuarios de negocio que no tienen un alto conocimiento en programación.
¿Por qué es importante el Machine Learning Automatizado?
La construcción manual de un modelo de Machine Learning es un proceso de múltiples pasos que requiere conocimiento del negocio, conocimientos matemáticos y estadísticos y habilidades informáticas y computacionales que es mucho pedir a una empresa y mucho más a un científico de datos (Siempre y cuando la empresa pueda contratar a uno).
De igual manera, hay innumerables casos de errores y prejuicios humanos que obstaculiza la precisión de los modelos devaluando la información que provee el modelo. El Machine Learning Automatizado permite a las organizaciones apalancar el conocimiento de los científicos de datos y los usuarios de negocio, sin la necesidad de que ellos desarrollen nuevas habilidades y al mismo tiempo que mejora el retorno de la inversión (ROI) en iniciativas de ciencia de datos mientras reduce significativamente el tiempo tomado en obtener valor de estas iniciativas.
El Machine Learning Automatizado hace posible que empresas de diversas industrias (Salud, Fintech, Banca, Sector Público, Marketing & Medios, Transporte y muchas más) apalanquen sus iniciativas de Machine learning e Inteligencia Artificial, que anteriormente solo podían ser desarrolladas por pocas organizaciones con amplios recursos a su disposición. Al automatizar la mayoría de tareas manuales que solían ser necesarias para desarrollar y desplegar modelos de machine Learnign, el MLA permite a los usuarios de negocio llevar a cabo iniciativas de MLA y liberar a los científicos de datos para que se enfoquen en tareas más complejas
Machine Learning Automatizado + DataRobot
DataRobot inventó el Machine Learning automatizado. Esta plataforma de clase mundial permite que empresas de todos los tamaños y que cuentan con usuarios de negocio con diferentes habilidades, puedan aprovechar de una manera facil y rapida todo el poder del machine learning y la inteligencia artificial para dar respuestas y soluciones a diferentes problemas del negocio. Con DataRobot, organizaciones de diferentes industrias han mejorado su operación, incrementado la retención de clientes e identificando factores claves para diferentes casos de uso, desde el incumplimiento de préstamos bancarios hasta la identificación de necesidades para una atención médica oportuna.
itPerforma junto con DataRobot y otras soluciones de analítica de autoservicio, ayuda a las personas que quieran implementar el machine learning automatizado y la analitica avanzada de autoservicio a toda la organización llevándola a otro nivel. La plataforma de machine learning automatizada de DataRobot, es la clave para impulsar su empresa con la inteligencia artificial.
