¿Qué es AutoAI?

AutoAI ofrece la capacidad de automatizar todo el ciclo de vida del desarrollo de la IA. Esta automatización incluye todas las tareas, desde la preparación de datos, la ingeniería de características, la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y el despliegue de modelos, hasta la creación de aplicaciones de datos o cuadros de mando para mostrar los resultados. AutoAI hace lo que de otro modo necesitaría un equipo de científicos de datos especializados y otros recursos profesionales, y lo hace de forma más rápida y eficiente.

¿Cómo funciona AutoAI?

AutoAI, en esencia, utiliza la IA para construir IA. La IA se utiliza para crear automatizaciones para las numerosas tareas que implica la creación de un modelo de IA. Para un usuario, AutoAI significa que una tarea en el viaje de la IA que antes habría llevado horas o días en completarse se reduce ahora a unos pocos clics en una interfaz de la plataforma AutoAI.

¿Cuáles son las ventajas de AutoAI?

Como se puede imaginar, la simplificación del proceso de desarrollo de la IA abre un abanico de ventajas para cualquier equipo que esté empezando a comprometerse con un proyecto de IA o que quiera ver resultados rápidamente.‍

Ahorro de tiempo: AutoAI automatiza las tareas que consumen mucho tiempo en el desarrollo de IA, como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la selección de modelos y la optimización de hiperparámetros. Reduce significativamente el esfuerzo manual necesario para experimentar con distintos enfoques y algoritmos, lo que permite a los responsables empresariales centrarse más en interpretar los resultados y perfeccionar los modelos.

Accesibilidad: AutoAI hace que la IA sea accesible para usuarios empresariales con conocimientos limitados de ciencia de datos y aprendizaje automático. Elimina la necesidad de profundos conocimientos en algoritmos, lenguajes de programación y técnicas estadísticas, lo que permite a un mayor número de usuarios empresariales aprovechar la potencia de la IA y crear modelos eficaces.

Eficaciay escalabilidad: Con AutoAI, los usuarios empresariales pueden iterar rápidamente a través de diferentes modelos y algoritmos, identificando los más eficaces para su caso de uso específico. Les permite explorar una gama más amplia de posibilidades y experimentar con diferentes técnicas, lo que en última instancia conduce a modelos de mejor rendimiento. AutoAI también facilita la escalabilidad, ya que automatiza las tareas repetitivas, lo que facilita la aplicación de técnicas de IA a conjuntos de datos más grandes y problemas complejos.

‍Reducción deerrores ysesgos: AutoAI reduce el riesgo de errores humanos y sesgos en el proceso de desarrollo de modelos. Sigue un enfoque sistemático y emplea técnicas estandarizadas para gestionar el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características y el ajuste de hiperparámetros. Al eliminar la intervención manual, AutoAI minimiza las posibilidades de introducir sesgos involuntarios y mejora la fiabilidad y equidad general de los modelos.

Reproducibilidad: AutoAI garantiza la reproducibilidad al capturar todo el proceso, incluido el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características y la configuración del modelo, lo que facilita la reproducción y validación de los resultados.

Reducción delos cuellos de botella: AutoAI permite a los usuarios empresariales poner en marcha sus proyectos de IA sin retrasos que impliquen a TI y a los sprints de desarrollo tradicionales. La sencilla configuración y la automatización incorporada permiten a los usuarios que tienen una idea y datos disponibles crear un modelo a medida mediante IA, reduciendo la dependencia de otros equipos.

Democratizaciónde la IA: AutoAI democratiza la IA reduciendo las barreras de acceso. Permite a usuarios de diversos ámbitos, como analistas empresariales, expertos en la materia y profesionales no técnicos, aprovechar el poder de la IA. Al proporcionar flujos de trabajo automatizados, AutoAI permite a una gama más amplia de usuarios aprovechar las técnicas de IA, abriendo nuevas oportunidades para la innovación y la resolución de problemas en todos los sectores.

¿En qué se diferencia AutoAI de AutoML?

El aprendizaje automático (ML), que utiliza datos para aprender y crear predicciones, es un subconjunto de la IA. AutoML es un subconjunto de AutoAI. En AutoML, el sistema automatiza el proceso de elegir y construir un modelo, optimizarlo y ejecutarlo para generar ideas y conclusiones. Al pensar en el ciclo de vida de la IA, estos pasos forman parte de la sección posterior del proceso. Incluso antes de que el proceso llegue a la fase de construcción del modelo, hay muchos pasos manuales que deben completarse.

Mientras que AutoML se centra exclusivamente en la parte del proceso dedicada al desarrollo del modelo, AutoAI es un proceso integral que lleva al usuario de principio a fin en la construcción de la IA y simplifica todas las funciones que deben llevarse a cabo. AutoAI utiliza AutoML cuando los datos están listos para el desarrollo del modelo, por lo que de esta manera AutoML es uno de los muchos pasos en la tubería de AutoAI.

Auto ML

- Los usuarios pueden elegir y generar múltiples modelos ML con sólo pulsar unos botones.

- AutoML resuelve los problemas de un científico de datos a la hora de elegir y generar un modelo

- AutoML requiere ciencia de datos o conocimientos técnicos para comprender y trabajar con

- Sus resultados se presentan en forma de modelos y parámetros de rendimiento que detallan las prestaciones técnicas de los modelos.

AutoAI

- Los usuarios pueden llevar a cabo un proyecto completo de IA de principio a fin con unos pocos clics de botón para crear todas las etapas del ciclo de vida de la IAA

- AutoAI resuelve los problemas de cualquier usuario -empresarial o técnico- a la hora de crear un proyecto completo de IA

- La aplicación de AutoAI no requiere conocimientos técnicos ni de ciencia de datos.

- El resultado se presenta en forma de cuadros de mando y aplicaciones de datos fáciles de usar, con información útil para la empresa.

Cómo utilizar AutoAI: paso a paso

Al utilizar AutoAI, se automatiza todo el ciclo de vida de la IA, es decir, todas las etapas, desde la preparación de los datos hasta la aplicación o el cuadro de mandos. Sin embargo, el tiempo que lleva el ciclo de vida de la IA se acorta y la precisión mejora enormemente, en comparación con una implementación manual. Por ejemplo, crear una aplicación de detección de fraudes con tarjetas de crédito suele llevar entre cuatro y doce semanas. Con AutoAI, todo este proceso puede completarse en menos de dos semanas. Para aprovechar todo el potencial de AutoAI, es crucial seguir un enfoque sistemático. Cada uno de los pasos siguientes contiene múltiples procesos y subprocesos, y la automatización ayuda a simplificarlos en unos simples clics en la interfaz de una plataforma. Para un usuario -ya sea un analista de negocio o un científico de datos-, las operaciones que antes se realizaban manualmente ahora están automatizadas, y pueden llevarse a cabo en el orden correcto para ver los resultados.

‍Preparación y limpieza de datos: Recopilar y organizar los datos pertinentes, garantizar su calidad y coherencia mediante la depuración de datos y aplicar las transformaciones necesarias para facilitar un análisis preciso.

Selección y personalización de algoritmos: Evaluación de diferentes algoritmos y modelos adecuados para los casos de uso, personalización de los mismos para alinearlos con los requisitos empresariales específicos y consideración de factores como la interpretabilidad, la escalabilidad y la eficiencia computacional.

Entrenamiento y evaluación de modelos: Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y validación, entrenar los modelos de IA utilizando el algoritmo elegido y parámetros personalizados, y evaluar el rendimiento del modelo para afinarlo y obtener resultados óptimos.

Consumo del modelo: Una vez construido el modelo, utilizar el modelo ya sea para predicciones de tuberías en tiempo real o por lotes o en forma de cuadros de mando para usuarios empresariales.

¿Cuál es el papel de ChatGPT y LLM en AutoAI?

La AutoAI ha existido y se ha utilizado en los últimos años en algunos casos de uso, pero la introducción de ChatGPT y otros grandes modelos lingüísticos (LLM) le han dado un tremendo impulso y han revolucionado lo que es capaz de hacer. La integración de los LLM en el desarrollo y el funcionamiento de la AutoAI añade una capa de velocidad y sofisticación que habría llevado mucho más tiempo alcanzar antes de ChatGPT.

‍Interacción en lenguaje natural y explicabilidad: ChatGPT y LLM proporcionan una interfaz conversacional para las plataformas AutoAI. Los usuarios pueden interactuar con el sistema mediante consultas en lenguaje natural y recibir explicaciones, orientaciones o aclaraciones sobre el proceso de AutoAI. Esto mejora la experiencia del usuario y simplifica la interacción entre los usuarios y el sistema AutoAI.

‍Comprensión y exploración de datos: Los LLM ayudan a los usuarios a comprender y explorar sus datos. Los usuarios pueden describir sus datos al modelo y recibir percepciones, resúmenes o información estadística sobre el conjunto de datos. Los LLM pueden ayudar a explorar los datos, identificar características importantes y comprender la distribución de los datos.

Ingeniería de características: Los LLM sugieren características o transformaciones potenciales basadas en descripciones de los datos en lenguaje natural. Los usuarios pueden proporcionar información de alto nivel sobre los datos, y los LLM pueden generar ideas de características o proponer técnicas de ingeniería de características que pueden ser relevantes para el problema en cuestión. Esto ayuda a los usuarios en el proceso de ingeniería de características, especialmente cuando se trata de datos no estructurados o complejos.

Optimización de hiperparámetros: Los LLM ayudan a ajustar los hiperparámetros ofreciendo recomendaciones o explicaciones. Los usuarios pueden describir sus preferencias, restricciones u objetivos, y los LLM pueden sugerir ajustes adecuados de los hiperparámetros o guiar a los usuarios para que comprendan el impacto de los distintos hiperparámetros en el rendimiento del modelo.

‍Selección e interpretación de modelos: Los LLM ayudan a los usuarios a comprender el rendimiento y el comportamiento de los diferentes modelos generados por AutoAI. Los usuarios pueden hacer preguntas sobre los resultados, la interpretabilidad o los sesgos del modelo, y los LLM pueden proporcionar explicaciones o ideas para ayudar en el proceso de toma de decisiones. Los LLM también pueden ayudar en la selección de modelos discutiendo los pros y los contras de los diferentes modelos y algoritmos.

Análisis de erroresy depuración: Los LLM ayudan a los usuarios a analizar errores o comportamientos inesperados del modelo. Los usuarios pueden describir casos específicos en los que el modelo falla o produce resultados no deseados, y los LLM pueden proporcionar información sobre las posibles causas, sugerir posibles mejoras o guiar a los usuarios en la depuración de los modelos.

‍Documentacióne Intercambio de Conocimientos: Los LLM generan documentación o tutoriales sobre procesos de AutoAI, mejores prácticas o técnicas específicas. Los usuarios pueden hacer preguntas o pedir explicaciones, y los LLM pueden proporcionar respuestas detalladas o generar contenido informativo que ayude a compartir conocimientos y a generar documentación.Al aprovechar las capacidades de ChatGPT y los LLM, las plataformas AutoAI ofrecen una experiencia más interactiva y fácil de usar. Los usuarios pueden comunicarse de forma natural con el sistema, recibir asistencia personalizada y comprender mejor el proceso de desarrollo de la IA.

¿Qué es una plataforma AutoAI?

Una plataforma que ofrece funciones automatizadas para todo el ciclo de vida de la IA se denomina plataforma AutoAI. Una plataforma AutoAI aprovecha la automatización y los algoritmos inteligentes para gestionar tareas complejas, como el procesamiento de datos, las técnicas de ingeniería de características, la selección de algoritmos, el ajuste de hiperparámetros y el despliegue de modelos. La plataforma AutoAI ideal tiene una interfaz fácil de usar que permite a cualquier usuario crear sin problemas un proyecto de IA de principio a fin y ver rápidamente los resultados de la iniciativa.

¿Cuáles son algunas de las características de una potente plataforma AutoAI?

Una plataforma AutoAI potente suele ofrecer una serie de funciones que mejoran la eficiencia y la eficacia del desarrollo de modelos de IA. Estas son algunas de las características más comunes de este tipo de plataformas:

Preprocesamiento de datos automatizado: La plataforma debe automatizar las tareas habituales de preprocesamiento de datos, como la gestión de valores perdidos, la detección de valores atípicos, el escalado de características y la normalización de datos. Esto simplifica la preparación de los datos y garantiza que los datos de entrada estén listos para el entrenamiento del modelo.

Ingeniería de características: La plataforma debe proporcionar capacidades automatizadas de ingeniería de características. Debe explorar y generar características relevantes a partir de los datos de entrada, utilizando técnicas como la codificación de un solo punto, la incrustación de texto, la reducción de la dimensionalidad y los términos de interacción. Esto ayuda a mejorar el poder predictivo de los modelos.

Selección de modelosy optimización de hiperparámetros: La plataforma debe ofrecer una variedad de algoritmos o modelos de aprendizaje automático entre los que elegir. Debe evaluar automáticamente diferentes modelos mediante técnicas como la validación cruzada y ofrecer optimización de hiperparámetros para ajustar las configuraciones de los modelos. Esto ayuda a los usuarios a seleccionar el modelo de mejor rendimiento para su tarea específica.

Evaluación del rendimiento: La plataforma debe incluir métricas y herramientas para evaluar el rendimiento de los modelos entrenados. Debe proporcionar métricas de evaluación estándar como la exactitud, la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el área bajo la curva (AUC) para evaluar la eficacia del modelo. La visualización del análisis resultante es crucial.

‍Generación automatizadade pipelines: Una potente plataforma AutoAI genera el código o los artefactos necesarios para desplegar los modelos entrenados en un entorno de producción. Debe generar código o API eficientes que se integren a la perfección con los sistemas o aplicaciones existentes, simplificando el proceso de despliegue.

Explicabilidade interpretabilidad: Una plataforma AutoAI potente debe proporcionar herramientas y técnicas para explicar e interpretar las decisiones del modelo. Esto ayuda a los usuarios a comprender los factores que influyen en las predicciones y contribuye a generar confianza en los modelos. Puede incluir funciones como el análisis de la importancia de las características, métodos de interpretabilidad local o extracción de reglas.

‍Supervisióny actualización de modelos: La plataforma debe permitir la supervisión de los modelos desplegados y proporcionar mecanismos para su actualización. Debe permitir el reentrenamiento y la reevaluación de los modelos a medida que se disponga de nuevos datos, garantizando que los modelos sigan siendo precisos y pertinentes a lo largo del tiempo.

Extensibilidady personalización: Una plataforma AutoAI potente permite a los usuarios ampliar su funcionalidad mediante algoritmos personalizados, técnicas de preprocesamiento o transformaciones de características. Debe proporcionar flexibilidad para que los usuarios incorporen conocimientos específicos del dominio o bibliotecas externas en el proceso de modelado.

Buenas prácticas al utilizar AutoAI

La AutoAI, por poderosa que sea, puede considerarse parte de un arsenal general de iniciativas estratégicas de IA. Cuando se utiliza de forma específica para resolver un problema empresarial, es una herramienta valiosa. Pero emplear un enfoque único en cuanto a los conjuntos de datos y las técnicas utilizadas o crear un modelo con AutoAI y luego descuidar su mantenimiento reduce la eficacia de los modelos generados, con el tiempo.

‍Definael problema: Defina claramente el problema empresarial que desea resolver con la IA. Comprenda los objetivos, las limitaciones y los requisitos de su proyecto. Esto le ayudará a determinar el tipo de datos que necesita recopilar y la variable objetivo que desea predecir.

‍Elegirla plataforma AutoAI adecuada: Explore las diferentes plataformas de AutoAI disponibles en el mercado. Elija una plataforma que se ajuste a sus requisitos, que admita los tipos de datos de los que dispone y que ofrezca las funciones necesarias para su proyecto ahora y en un futuro previsible.

‍Integrara expertos humanos en el proceso: Mantenga la participación de expertos humanos en el proceso para que aporten contexto, interpreten los resultados y garanticen las consideraciones éticas.

‍Supervisary actualizar regularmente: Supervise y actualice continuamente los modelos creados con AutoAI para garantizar su precisión y pertinencia.

‍Documentarel proceso: Documente todo el proceso de AutoAI, incluido el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros, para garantizar la reproducibilidad y el intercambio de conocimientos con los usuarios de todos los equipos pertinentes.

‍Mantenteal día de las nuevas funciones: Las plataformas de AutoAI actualizan regularmente sus características y ofrecen nuevas capacidades. Mantente informado sobre estas actualizaciones y colabora con ellas para entender cómo las nuevas capacidades pueden ayudar a un proyecto concreto.

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