Plataformas de Inteligencia Artificial sin c贸digo

El inter茅s por las plataformas de Inteligencia Artificial sin c贸digo o de c贸digo bajo sigue creciendo. De hecho, un n煤mero cada vez mayor de nuevas empresas y grandes firmas de tecnolog铆a proponen ahora plataformas de Machine Learning 鈥渇谩ciles de usar鈥.

Estas soluciones sin c贸digo suelen venir en plataformas guiadas, que ofrecen la cl谩sica funcionalidad de arrastrar y soltar para servicios de Machine Learning totalmente automatizados, adecuados tanto para principiantes como para profesionales.

La idea de poder construir y utilizar una soluci贸n basada en Machine Learning sin ser un Cient铆fico de Datos es algo muy interesante tanto para las peque帽as como para las grandes empresas, que podr铆an potenciar a sus empleados y dedicar m谩s recursos a proyectos de Inteligencia Artificial complejos.

驴Por qu茅 usar plataformas de Inteligencia Artificial sin c贸digo?

Desde una perspectiva operativa, desarrollamos varios proyectos de Inteligencia Artificial durante el a帽o, la mayor铆a de ellos solo siguen siendo prueba de concepto por falta de datos, inversiones, liderazgo, o simplemente por la madurez actual de Machine Learning.

De igual forma, los expertos en Machine Learning son dif铆ciles de encontrar y dif铆ciles de mantener. Se necesita tiempo e inversi贸n para transformar un negocio en una organizaci贸n impulsada por la Inteligencia Artificial. Por lo tanto, las empresas que no pueden contratar desarrolladores se enfrentan al riego de quedarse atr谩s. En consecuencia, un n煤mero creciente de empresas se est谩 orientando cada vez m谩s hacia las plataformas sin c贸digo para Machine Learning.

Escuela AprendeIA - Curso Aprende Inteligencia Artificial

Machine Learning tradicional vs. el proceso de Machine Learning sin C贸digo

Hoy en d铆a, la mayor铆a de los proyectos de Inteligencia Artificial siguen m谩s o menos los mismos pasos. En efecto, se empieza por identificar un caso de uso, recoger datos, construir un modelo, entrenarlo, mejorarlo, etc. Para determinar si la Inteligencia Artificial sin c贸digo puede ayudar realmente, primero debemos entender las diferencias entre la versi贸n cl谩sica y la de sin c贸digo.

sin co虂digo 1

Como puedes ver en la imagen, algunos pasos de un proyecto de Inteligencia Artificial 鈥渢radicional鈥 pueden ser automatizados o facilitados usando herramientas de arrastrar y soltar. Desde esta perspectiva, se puede considerar las plataformas de Inteligencia Artificial sin c贸digo como una forma de acelerar el desarrollo de prototipos y demostraciones.

Nuevas herramientas para ayudar a los Cient铆ficos de Datos

Adem谩s de las soluciones de Inteligencia Artificial sin c贸digo, tambi茅n estamos viendo muchas soluciones de c贸digo bajo. De hecho, un creciente n煤mero de herramientas prometen hacer m谩s accesible el campo de la Ciencia de Datos. Obviamente, esto no es una tarea f谩cil considerando la complejidad de esta 谩rea. No obstante, muchas librer铆as y herramientas, incluyendo Keras y FastAI, facilitaron significativamente la creaci贸n de un proyecto de Ciencia de Datos al proporcionarnos una interfaz de alto nivel f谩cil de usar y muchos componentes preconstruidos.

La idea con todo esto es desafiar el enfoque tradicional de aprender Machine Learning m谩s t茅cnico e introducir un Machine Learning m谩s accesible.

Soluciones

La automatizaci贸n est谩 llegando para muchas de las tareas que los Cient铆ficos de Datos realizan. De hecho, todos los principales proveedores de nubes han invertido fuertemente en alg煤n tipo de iniciativa o plataforma de Inteligencia Artificial sin c贸digo o de c贸digo bajo.

Hoy en d铆a, la mayor铆a de las soluciones ofrecen algoritmos pre-construidos y flujos de trabajo simplificados con caracter铆sticas como el modelado de arrastrar y soltar e interfaces visuales que pueden conectarse f谩cilmente con los datos y acelerar la llegada de servicios o aplicaciones al mercado.

El AutoML en la nube de Google entrena modelos de Machine Learning sin c贸digo, con una interfaz sencilla, basada en el m茅todo de arrastrar y soltar. Se centra en la visi贸n artificial, el lenguaje natural y la traducci贸n.

Google tambi茅n ofrece Teachable Machine, una herramienta a煤n m谩s sencilla dise帽ada para los aficionados interesados en expermientar con Machine Learning y en comprender c贸mo funciona. Con nada m谩s que una c谩mara webcam o c谩mara de tel茅fono m贸vil, Teachable Machine alimenta una peque帽a red neuronal en el navegador, sin tener que enviar las im谩genes a un servidor y exportarlas a sitios web, aplicaciones, m谩quinas f铆sicas y m谩s.

Uber AI desarroll贸 Ludwig, una caja de herramientas de Aprendizaje Profundo sin c贸digo, para hacerlo m谩s accesible a los no expertos. Los no expertos pueden entrenar y probar r谩pidamente los modelos de Aprendizaje Profundo sin tener que escribir c贸digo. Los expertos pueden obtener l铆neas de base s贸lidas para comparar sus modelos y tener una configuraci贸n de experimentaci贸n que facilita la prueba de nuevas ideas y an谩lisis de los modelos mediante el preprocesamiento y la visualizaci贸n de datos est谩ndar.

La EZDL de Baidu es una sencilla plataforma de arrastrar y soltar que permite a los usuarios dise帽ar y construir modelos de Machine Learning personalizados.

Obviously.ai permite a los usuarios ejecutar predicciones complejas y an谩lisis de datos, simplemente haciendo preguntas en lenguaje natural.

Est谩s plataformas libres de c贸digo a menudo vienen en plataformas guiadas, ofreciendo la cl谩sica funcionalidad de arrastrar y soltar para servicios de Machine Learning totalmente automatizados adecuados tanto para principiantes como para profesionales.

驴Qu茅 es posible hacer mediante las plataformas de Inteligencia Artificial sin c贸digo?

Cuando se trata de casos de uso, es posible crear un algoritmo que pueda:

  • Identificar los productos defectuosos en los entornos de fabricaci贸n.
  • Monitorizar las grietas en las carreteras y pavimentos.
  • Detectar si un usuario es probable que se convierta en cliente.
  • Si se aprobar谩 un pr茅stamo.

Estos son solo algunos ejemplos. Tambi茅n se debe tener claro, que estas plataformas solo ayudan a la implementaci贸n y capacitaci贸n de una red, no a la ingenier铆a de las caracter铆sticas, el an谩lisis de datos o las pruebas.

L铆mites

Estas soluciones suenan muy bien, pero seguramente a煤n necesitar谩s expertos en datos. De hecho, los usuarios de negocios deben saber qu茅 arrastrar y d贸nde dejarlo caer. Sin embargo, los proyectos complejos tienen miles de tareas y requieren Cient铆ficos de Datos.

Grado de personalizaci贸n

A pesar de lo que la mayor铆a de la gente podr铆a pensar, la dificultad de construir modelos de Machine Learning no es la codificaci贸n, sino los datos a su disposici贸n, la ingenier铆a de caracter铆sticas, la arquitectura y las pruebas. En algunas soluciones sin c贸digo, no tienes la capacidad de ajustar y modificar los diferentes par谩metros. El otro inconveniente est谩 relacionado con los datos. De hecho, puede que est茅s familiarizado con el sesgo de los datos. Dependiendo del caso de uso, estos modelos pueden ser construidos y exportados por cualquiera. Por lo tanto, existe un mayor peligro de generar algoritmos sesgados.

Dependencia

Con el desarrollo de herramientas de Inteligencia Artificial sin c贸digo est谩 relacionada con la dependencia. De hecho, su soluci贸n podr铆a no requerir un Cient铆fico de Datos, sino probablemente algunos consultores en el futuro para ayudarte a entender mejor Machine Learning o hacer que su soluci贸n sea escalable. As铆 que, la dependencia de expertos t茅cnicamente competentes no desaparecer谩.

Necesidad de datos

Todos los proyectos de Machine Learning requieren los mismos datos. El 茅xito de un proyecto depende en gran medida de su capacidad para recopilar, gestionar y mantener un conjunto de datos. Sin embargo, esto es normalmente el trabajo de un Cient铆fico de Datos por lo que se debe considerar esto al momento de desarrollar el proyecto.

Es seguro asumir que a medida que continuemos democratizando la Inteligencia Artificial, muchas tareas de los elementos de Machine Learning ser谩n automatizadas, por lo que est谩s plataformas de arrastrar y soltar es apenas el principio de esta tendencia. Todo este cambio permitir谩 a los expertos en datos ser m谩s estrat茅gicos y creativos en la forma de resolver los problemas.

Con esto finalizamos la explicaci贸n. Ya tienes un conocimiento sobre las plataformas de Inteligencia Artificial sin c贸digo, por lo tanto te dejo la siguiente pregunta, 驴Cu谩les de las siguientes afirmaciones crees t煤 que sea cierta?

Opci贸n 1: La arquitectura de un proyecto tradicional de Machine Learning es similar a la de un proyecto desarrollado en una plataforma sin c贸digo.

Respuesta correcta.

Opci贸n 2: Los principales proveedores de nubes han invertido fuertemente en alg煤n tipo de iniciativa o plataforma de Inteligencia Artificial sin c贸digo o de c贸digo bajo.

Respuesta correcta.

Opci贸n 3: Las plataformas sin c贸digo pueden ser capaces de recolectar y procesar los datos.

Respuesta incorrecta. Esto es normalmente el trabajo de un Cient铆fico de Datos por lo que se debe considerar esto al momento de desarrollar el proyecto.

Deja un comentario

Tu direcci贸n de correo electr贸nico no ser谩 publicada. Los campos obligatorios est谩n marcados con *

aprendeia

Conoce la ruta de aprendizaje ideal, para profesionales, para aprender Inteligencia Artificial