Tiempo de lectura: 4 minutos | Fecha de publicación: 16 de marzo de 2025
AutoML ¿Qué es AutoML?
El aprendizaje automático automatizado (AutoML) simplifica los modelos de aprendizaje automático para quienes no son expertos. AutoML automatiza la creación y la implementación de algoritmos de aprendizaje automático para uso corporativo y personal. La preparación de datos, la selección de características, la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la evaluación de modelos están automatizados, lo que ahorra tiempo y experiencia para crear modelos de IA con éxito. Las soluciones de AutoML permiten que la IA sea accesible para empresas, investigadores y desarrolladores sin un amplio conocimiento sobre aprendizaje automático, democratizando así la IA.
- Proceso de AutoML
- Ventajas de AutoML
- Conviértete en partner de HPE
Proceso de AutoML
Desglose del proceso de AutoML
Definición del problema: identifica el problema y establece un objetivo antes de utilizar el aprendizaje automático.
- Define el problema: selecciona la tarea del modelo, como clasificación, regresión, agrupación en clúster o detección de anomalías. Conocer cuál es el desafío ayuda a elegir la estrategia de aprendizaje automático correcta.
- Define el objetivo: define las mediciones de éxito y los resultados. Algunos ejemplos son la exactitud, la precisión, la recuperación, la raíz del error cuadrático medio y los indicadores clave del rendimiento específicos para el negocio.
Preparación de datos: los modelos de aprendizaje automático dependen de buenos datos. Hay que recopilar, limpiar y transformar los datos para obtener el mejor rendimiento.
- Recopilación de datos: recopila los conjuntos de datos necesarios de bases de datos, API, registros y otras fuentes. La calidad y la cantidad de datos afectan el rendimiento del modelo.
- Limpieza de datos: elimina duplicados, valores atípicos y valores que falten para mantener la coherencia del conjunto de datos. Esta etapa proporciona al modelo datos precisos y fiables de los cuales aprender.
- Diseño de características: transforma, combina o elije variables clave para crear características significativas. La normalización, la codificación de variables categóricas y el análisis de datos pueden generar nueva información.
- División de datos: divide el conjunto de datos en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Se utiliza una división de 80-10-10 o 70-15-15 para un entrenamiento y una evaluación óptimos del modelo.
Selección del modelo: un rendimiento perfecto requiere el algoritmo adecuado.
- Espacio de búsqueda: define el espacio de búsqueda de AutoML, que puede incluir árboles de decisión, redes neuronales y SVM.
- Una arquitectura de modelo: determina la estructura del modelo, como las capas de aprendizaje profundo, la profundidad del árbol de decisiones o las funciones de activación de la red neuronal.
Optimización de hiperparámetros: optimiza los hiperparámetros para aumentar el rendimiento y la generalización del modelo.
- Hiperparámetros: determina los hiperparámetros de entrenamiento del modelo, como la velocidad de aprendizaje, el número de capas, el tamaño del lote y los parámetros de regularización.
- Estrategias de optimización: la búsqueda en cuadrícula, la búsqueda aleatoria y la optimización bayesiana optimizan automáticamente los hiperparámetros para ofrecer resultados óptimos.
Entrenamiento y evaluación: esto garantiza que el modelo aprenda y se evalúe con precisión.
- Entrenamiento del modelo: utiliza el conjunto de datos de entrenamiento para enseñarle al modelo patrones históricos.
- Evaluación del modelo: emplea la precisión, la exactitud, la recuperación, la puntuación F1, el error absoluto medio o la raíz del error cuadrático medio para evaluar el rendimiento del modelo.
- Validación cruzada: utiliza la validación cruzada de k iteraciones para garantizar que el modelo se generalice de forma efectiva a nuevos datos y no esté sobreajustado.
Selección y conjunto de modelos: después del entrenamiento, se eligen y se integran los mejores modelos para obtener mejores resultados.
- Elección del mejor modelo: selecciona el mejor modelo a partir de las métricas de evaluación y las conclusiones de la validación.
- Conjunto: utiliza modelos de agregación, potenciación y apilamiento para mejorar la precisión y minimizar la variación. Entre los enfoques más habituales se encuentran Random Forest, XGBoost y una mezcla de ambos.
Implementación del modelo: después de elegir el mejor modelo, impleméntalo y supervísalo en la vida real.
- Evaluación final: prueba el conjunto de datos de prueba nuevamente antes de la implementación para validar el rendimiento.
- Implementación: implementa el modelo como una API, un servicio web o un sistema integrado para realizar predicciones en tiempo real. Podemos utilizar plataformas en la nube, dispositivos en el extremo o servidores locales.
- Supervisión: supervisa el rendimiento del modelo, descubre desfases de datos y actualiza o vuelve a entrenar el modelo según sea necesario para mantener la precisión.
Este enfoque organizado de AutoML permite una implementación rápida, óptima y escalable de modelos de aprendizaje automático con una participación mínima del usuario.
¿Cuáles son las ventajas de AutoML?
Ventajas de AutoML: AutoML simplifica el aprendizaje automático para empresas y personas sin experiencia en Data Science.
Mayor productividad y eficiencia
- Tiempo de comercialización reducido: la creación de modelos de aprendizaje automático tradicionales requiere una preparación manual de los datos y el ajuste de hiperparámetros, lo que reduce el tiempo de comercialización. AutoML automatiza estas etapas, de modo que ayuda a las empresas a implementar modelos y recibir información más rápidamente.
- Flujos de trabajo automatizados: AutoML simplifica los pipelines de aprendizaje automático, evitando así la interacción humana y las actividades repetitivas. La automatización permite a los equipos centrarse en la estrategia y la innovación en lugar de en los detalles técnicos, lo que aumenta la productividad.
Reducción de costes
- Baja demanda de talento especializado: los científicos de datos y los ingenieros de aprendizaje automático son costosos de contratar. AutoML hace que la creación y la implementación de modelos sean fáciles para personas sin conocimientos técnicos.
- Optimización de recursos: AutoML optimiza los recursos computacionales y automatiza operaciones que consumen muchos recursos, como el diseño de características, la selección de modelos y el ajuste de hiperparámetros, lo que reduce los gastos operativos.
Mejor rendimiento de los modelos
- Algoritmos avanzados: AutoML utiliza algoritmos avanzados de aprendizaje automático que incluyen redes neuronales, aprendizaje por conjuntos y potenciación del gradiente para proporcionar predicciones precisas y fiables.
- Optimización continua: los marcos de AutoML examinan numerosas configuraciones, eligen los hiperparámetros óptimos y responden ante nuevos datos para mejorar el rendimiento del modelo.
Escalabilidad
- Gestión de grandes volúmenes de datos: AutoML procesa eficazmente grandes conjuntos de datos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones de Big Data en finanzas, atención sanitaria y comercio electrónico. La automatización de la selección y el escalado de características ayuda a gestionar actividades de aprendizaje automático a gran escala.
- Soluciones escalables: AutoML ofrece una infraestructura escalable que reacciona a la demanda, lo que mantiene la eficiencia en todas las cargas de trabajo, tanto si una empresa quiera analizar un conjunto de datos pequeño como procesar petabytes.
Toma de decisiones mejorada
- Información basada en datos: AutoML permite a las organizaciones tomar mejores decisiones al encontrar patrones y tendencias en los datos, lo que mejora la precisión de los pronósticos y la planificación estratégica.
- Análisis predictivos: AutoML puede pronosticar tendencias del mercado, comportamientos de los consumidores y riesgos operativos a partir de datos anteriores, lo que permite una toma de decisiones proactiva.
Ventaja competitiva
- Innovación: AutoML aumenta el acceso a soluciones impulsadas por la IA, lo que permite a empresas de todos los tamaños incorporar el aprendizaje automático en sus ofertas. Esto acelera la tecnología e impulsa la competencia en el mercado.
- Personalización: AutoML puede mejorar la interacción y la felicidad de los usuarios mediante la creación de sugerencias personalizadas, tácticas de marketing y soluciones centradas en el cliente.
Gestionar el riesgo
- Detección de fraude mejorada: los modelos impulsados por AutoML pueden identificar rápidamente irregularidades y fraudes en transacciones financieras, ciberseguridad y comercio electrónico, lo que reduce los riesgos y mejora la seguridad.
- Eficiencia operativa: AutoML automatiza el análisis de datos y la detección de anomalías, de modo que se reducen los errores humanos y las ineficiencias operativas, y se ayuda así a las empresas a descubrir y gestionar riesgos.
Opciones personalizadas y flexibles
- Modelos personalizados: AutoML permite a los clientes crear modelos para su sector, lo que garantiza que las organizaciones obtengan la información más relevante y precisa para sus casos de uso.
- Adaptabilidad: AutoML cambia los modelos a medida que llegan nuevos datos para mantener la precisión de las predicciones en contextos cambiantes. Esta versatilidad es útil en áreas dinámicas relacionadas con la banca, la atención sanitaria y el comercio minorista.
AutoML mejora la accesibilidad, la velocidad y la eficacia del aprendizaje automático, lo que lo convierte en una herramienta útil para las empresas que quieran utilizar IA sin experiencia.
Conviértete en partner de HPE
HPE ofrece soluciones de IA y AutoML de vanguardia para acelerar la innovación, mejorar las operaciones y lograr una ventaja competitiva. Los partners de HPE pueden ayudar a las empresas a tener éxito con la IA a través de la automatización, análisis potentes e infraestructura escalable.
Conviértete en partner de HPE: saca provecho de AutoML con los productos y servicios de HPE
- HPE AI Services: HPE AI Services ayuda a las organizaciones a incorporar inteligencia artificial con consultoría global, creación de modelos e implementación. HPE acelera la adopción de IA y optimiza el rendimiento y la eficiencia a través de servicios de IA gestionados, IA en el extremo y pipelines de aprendizaje automático automatizados.
- HPE AI Solutions: HPE Ezmeral AI & Data Platform optimiza los flujos de trabajo de IA y aprendizaje automático, y HPE GreenLake for AI es una infraestructura de IA flexible basada en la nube. Los sistemas HPE Apollo y Cray sirven de base para el entrenamiento y la implementación de AutoML a gran escala.
- NVIDIA y HPE: un acuerdo de colaboración con NVIDIA permite a HPE proporcionar soluciones de IA aceleradas por GPU que mejoran la productividad de AutoML. HPE acelera el entrenamiento, la optimización y la implementación de modelos de IA con el software NVIDIA AI Enterprise y la infraestructura de GPU. Las soluciones de IA en el extremo de HPE con NVIDIA permiten la computación de la IA en tiempo real en entornos industriales y de IoT.
