Cómo construir un sistema de archivo de aprendizaje automático para clasificar libros

Los pasos que debe seguir para crear un sistema de archivo de aprendizaje automático para clasificar libros son los siguientes:

1. Acordar el alcance del proyecto

Como primer paso, debe incluir a un gerente de proyecto (PM) competente en su equipo y trabajar con varias partes interesadas para definir el alcance del proyecto. También necesita un arquitecto de TI y analistas de negocios.

Juntos, deben trabajar para definir el alcance del proyecto. Le recomiendo que comience con la creación de una aplicación web con clasificación de documentos basada en ML como su funcionalidad clave.

2. Elegir una metodología adecuada para el proyecto

Ahora es el momento de elaborar una estrategia para el proyecto. Debe elegir la metodología adecuada para este proyecto, y recomiendo la metodología Agile. Los expertos sostienen que la implementación de sistemas AI y ML se beneficia de la metodología Agile, como puede leer en “5 formas de mejorar las implementaciones de IA/ML”.

3. Planificación y estimación de proyectos

Un plan de proyecto detallado es clave para el éxito de su proyecto; además, también necesita una estimación de la calidad del presupuesto para el proyecto. Las partes interesadas del negocio en su organización las necesitan para proporcionar las señales verdes necesarias para el proyecto.

Su PM y arquitecto pueden consultar nuestras guías para esto, por ejemplo, pueden leer «Ciclo de vida de desarrollo de IA: Explicación» para obtener una buena comprensión del ciclo de vida de desarrollo de IA. También puedes consultar “¿Cuánto cuesta desarrollar una solución de IA para tu empresa?”, que te ayudará con la estimación de costos del proyecto.

4. Determinar un enfoque de desarrollo para el proyecto

Su equipo de proyecto debe adoptar el siguiente enfoque para este proyecto:

• Utilice un servicio de nube administrado para que pueda concentrarse en el desarrollo y no en la administración de la infraestructura de TI.
• Agilice el proyecto con un kit de desarrollo de software (SDK) de NLP o una interfaz de programación de aplicaciones (API).
• Utilice una ayuda de automatización de pruebas para mejorar la cobertura de las pruebas.

Puedes leer «¿Cuál es el mejor enfoque de desarrollo para garantizar el éxito de tu aplicación?» para entender por qué este enfoque es útil.

5. Forma tu equipo de proyecto

Ahora necesita instalar los roles restantes para su equipo de proyecto, y estos son los siguientes:

• diseñadores de interfaz de usuario;
• Desarrolladores de ML/IA con conocimientos de Python;
• Desarrolladores web con conocimientos de Node.js;
• probadores;
• Ingenieros DevOps.

ML es una habilidad de nicho, por lo tanto, puede esperar que este proyecto sea complejo. Le recomiendo que contrate un equipo de desarrollo experto en el campo para dichos proyectos, como expliqué en «Equipos de desarrollo independientes frente a equipos de desarrollo dedicados: una revisión».

6. Utilice una plataforma de servicios en la nube gestionados

Puede acelerar el desarrollo de la aplicación web propuesta con capacidades de NLP mediante el uso de una plataforma de servicios en la nube administrados. Te recomiendo que utilices una plataforma Platform-as-a-Service (PaaS) ya que puedes obtener varias ventajas:

• Los proveedores de PaaS de renombre administran la infraestructura en la nube, las redes, el almacenamiento, el sistema operativo, el middleware y el entorno de tiempo de ejecución. Esto lo libera, por lo tanto, puede concentrarse en el desarrollo.
• Puede escalar fácilmente su aplicación web cuando utiliza una plataforma PaaS de renombre, ya que proporciona soluciones sólidas de monitoreo del rendimiento de la aplicación (APM) y escalado automático.
• Es fácil integrar la base de datos y las API de terceros cuando utiliza una plataforma PaaS.
• Los proveedores de PaaS conocidos tienen herramientas sólidas de DevOps, por lo tanto, puede aprovechar las capacidades de integración continua (CI) y entrega continua (CD).

Puede leer «10 principales proveedores de PaaS» para obtener más información sobre las ventajas de usar una plataforma PaaS.

AWS tiene excelentes capacidades en la nube y ofrece Beanstalk elástico de AWS, es decir, su plataforma PaaS. Te recomiendo que lo uses en este proyecto.

7. Encuentre una solución SDK/API de PNL

El uso de una solución SDK/API para implementar las capacidades de NLP podría acelerar su proyecto y le recomiendo que use Amazon comprende. Este es un servicio de NLP de AWS y utiliza ML para encontrar información y relaciones en los textos.

Amazon Comprehend tiene varias características valiosas que lo ayudarán a crear un sistema de archivo ML para clasificar libros, por ejemplo:

• Extracción de frases clave;
• Análisis de los sentimientos;
• análisis de sintaxis;
• reconocimiento de entidades;
• Extracción de relaciones;
• Entidades personalizadas;
• Detección de idioma;
• Clasificación personalizada;
• Modelado de temas;
• Soporte de múltiples idiomas.

Lea más sobre estos en “Características de Amazon Comprender”.

Existe una amplia documentación para Amazon Comprehend, por ejemplo:

• Guía para desarrolladores de Amazon Comprehend;
• Documentación SDK.

Hay SDK de Amazon Comprehend en todos los lenguajes populares, por ejemplo, Java, Python, PHP, JavaScript, Ruby, .Net y Go. También puede acceder a videos que explican cómo usar Amazon Comprehend.

Visitar «Recursos para desarrolladores de Amazon Comprehend” para acceder a toda esta documentación, además, puedes instalar el SDK de tu elección desde aquí.

Si tienes más preguntas, puedes consultar el “Preguntas frecuentes sobre Amazon Comprender”. El precio de Amazon Comprehend depende de las funciones utilizadas y el consumo de recursos, y puede ver «Precios de Amazon Comprender» para más información.

8. Regístrese para obtener una ayuda de automatización de pruebas

La aplicación web propuesta debería funcionar con todos los navegadores, por lo tanto, debe probarla con diferentes navegadores y múltiples versiones de ellos.

Sin embargo, no es fácil con un marco de automatización de pruebas de código abierto. Digital.ai proporciona una solución robusta para esto. Puedes usar el laboratorio de dispositivos móviles y navegadores de Digital.ai, que ofrece una amplia gama de navegadores.

Los informes de prueba y los análisis son importantes para una prueba eficaz. Ofertas digitales.ai Análisis de pruebas digitalesque ofrece excelentes informes de prueba y análisis. Le recomiendo que lo use.

9. Utilice una herramienta de gestión de proyectos eficaz

Le recomiendo que utilice la técnica scrum para administrar este proyecto, ya que es una técnica comprobada para administrar proyectos Agile. Debes crear equipos de scrum. Estos son equipos pequeños y multifuncionales donde los desarrolladores y probadores trabajan juntos.

Su PM debe desempeñar el rol de maestro de scrum y el equipo debe trabajar en sprints, es decir, iteraciones. Hay varias actividades para administrar de manera efectiva un equipo Scrum, por ejemplo, planificación de sprint, reuniones diarias, reuniones de revisión de sprint y reuniones retrospectivas de sprint.

Puede leer más sobre scrum en «¿Cómo crear un equipo de desarrollo de scrum?». Le recomiendo que utilice una herramienta robusta de PM para administrar este proyecto. ásana es una buena elección.

10. Desarrollo de la aplicación web

Use JavaScript para desarrollar el front-end de la aplicación web. El lenguaje de programación de código abierto es versátil y tiene una amplia gama de marcos y bibliotecas.

Puede desarrollar el front-end usando JavaScript, HTML y CSS. Alternativamente, puede usar marcos populares de código abierto como Angular o React.js.

Node.js es una excelente opción para desarrollar el back-end de la aplicación web. Este entorno de tiempo de ejecución de código abierto facilita la creación de aplicaciones web escalables y de alto rendimiento, y cuenta con una comunidad de desarrolladores dinámica. Te recomiendo que lo uses para el desarrollo web back-end.

Puede usar un IDE (Entorno de desarrollo integrado) popular como Eclipse para codificar la aplicación. IntelliJ IDEA es otro IDE muy conocido.

El desarrollo de esta aplicación web requiere los siguientes pasos:

Algunos consejos útiles al crear un sistema de archivo de aprendizaje automático

Considere los siguientes consejos:

1. Comprender la amplia gama de potencial de las técnicas de aprendizaje automático

Las técnicas de aprendizaje automático pueden ser poderosas. Tomemos el ejemplo del análisis de datos en la industria de servicios financieros.

Los inversores leen de forma rutinaria las presentaciones de la SEC 10-K para comprender el estado y el valor de las empresas. Un equipo de investigadores dirigido por Tiffany Jiang realizó un experimento.

Ellos examinado si los modelos de aprendizaje automático pueden obtener información útil de las presentaciones de 10-K SEC. Los investigadores idearon un modelo de aprendizaje automático que ofrecía una precisión del 85 %. Por ejemplo, sus algoritmos de ML analizaron la información financiera para predecir la probabilidad de fusiones.

Ese es solo un ejemplo. Si observa los mercados financieros, encontrará «big data» (datos de alta dimensión) en todas partes. La pregunta es cómo obtener información valiosa de grandes conjuntos de datos que contienen información financiera.

Las empresas de la industria de servicios financieros pueden utilizar la ciencia de datos y los sistemas de aprendizaje automático para obtener información de los estados financieros. Esto ayuda a los inversores y participantes del mercado a comprender cómo se están desempeñando las empresas, por ejemplo, pueden recibir alertas sobre un desempeño deficiente.

Otros tipos de empresas en otros sectores también pueden obtener información valiosa de los grandes datos mediante el aprendizaje automático. Pueden usar diferentes enfoques para esto, que son los siguientes:

• Aprendizaje automático supervisado;
• Aprendizaje automático no supervisado;
• Aprendizaje automático semisupervisado;
• Aprendizaje automático reforzado.

2. Estudie cómo los sistemas ML pueden funcionar con diferentes formas de datos

En su organización, tiene datos disponibles de dos maneras. Los datos almacenados en archivos de Excel u otras tablas de bases de datos son datos estructurados. Los textos, páginas web, comentarios, archivos de video, archivos de audio, etc. son datos no estructurados.

A las empresas les resulta más fácil recopilar información a partir de datos estructurados. Sin embargo, obtener información de los datos no estructurados puede ser difícil. Los algoritmos ML y los sistemas NLP (Natural Language Processing) pueden ayudar a las organizaciones a obtener información a partir de datos no estructurados.

3. Mantén seguros los datos de entrenamiento de tus sistemas ML

El éxito de su sistema de aprendizaje automático depende de la calidad de los datos de entrenamiento. Los piratas informáticos a menudo intentan corromper estos datos. Por ejemplo, podrían insertar información incorrecta. Se llama «envenenamiento de datos”.

Si ha entrenado modelos con tales conjuntos de datos corruptos, entonces los modelos tomarán decisiones equivocadas. Las consecuencias pueden ser dañinas. Cuidado con este tipo de ataques. Recuerde que obtener nuevos datos para entrenar sus modelos ML puede ser costoso, por lo tanto, asegure de manera proactiva sus grandes conjuntos de datos.

4. Planifique los recursos computacionales si necesita usar el aprendizaje profundo

¿Planea utilizar el aprendizaje profundo en su proyecto? Es un subconjunto del aprendizaje automático, sin embargo, existen diferencias clave.

El aprendizaje profundo utiliza un tipo de aprendizaje automático altamente sofisticado. Utiliza «redes neuronales profundas», que se modelan a partir del cerebro humano.

Debe alimentar conjuntos de datos muy grandes a los sistemas de aprendizaje profundo. Sin embargo, tales sistemas entregan resultados rápidamente. Tampoco necesita ninguna intervención humana significativa.

Recuerde que el aprendizaje profundo requiere recursos computacionales significativamente más altos que el aprendizaje automático. Esto incluye hardware más potente. Deberá usar GPU, por lo tanto, debe planificar en consecuencia.

5. Utilice algoritmos establecidos para implementar modelos predictivos

¿Planea utilizar modelos predictivos en su proyecto? Te recomiendo que uses algoritmos bien establecidos. Los siguientes son unos cuantos ejemplos:

• “Bosque aleatorio”;
• “Modelo Lineal Generalizado (GLM) para dos valores”;
• “Modelo potenciado por gradiente”;
• “K-Medios”;
• «Profeta».

6. Preste atención a los metadatos relevantes

Es probable que necesite varias iteraciones antes de perfeccionar su modelo de aprendizaje automático. En este proceso, deberá comparar el último modelo con los modelos anteriores. Puede compararlos significativamente solo si guardar los metadatos relevantes de las iteraciones anteriores. Recopile los siguientes tipos de metadatos:

• Datos;
• Modelo;
• Tipo de modelo;
• Pasos en el preprocesamiento de características.

7. Familiarícese con las importantes bibliotecas de aprendizaje automático de Python

Los ingenieros de software usan Python en proyectos de aprendizaje automático por muchas razones. Algunos de ellos son los siguientes:

• Los programadores pueden enfocarse en la simplicidad mientras usan Python. Los proyectos de aprendizaje automático pueden ser complejos. Por lo tanto, un lenguaje de programación que fomente la simplicidad es una gran ventaja en este tipo de proyectos.
• Python es fácil de aprender.
• El código escrito en Python es fácil de leer.
• Puede construir prototipos rápidamente usando Python.

Hay otra razón importante para usar Python en un proyecto de aprendizaje automático. Puede usar excelentes bibliotecas de Python para desarrollar sistemas ML. Los siguientes son unos cuantos ejemplos:

• entumecido;
• SciPy;
• Scikit-aprender;
• Teano;
• TensorFlow;
• Keras;
• PyTorch;
• pandas;
• Matplotlib.

Su equipo de desarrollo de software debe estar familiarizado con ellos.

8. Concéntrese en contratar desarrolladores capacitados, experimentados y motivados

Hablé sobre contratar desarrolladores de la compañía adecuada al desarrollar una aplicación ML. Quiero enfatizar la contratación de los desarrolladores adecuados también. Los proyectos de ML tienden a ser complejos, por lo tanto, debe centrarse en las habilidades, la experiencia y las competencias.

Cuando contrate desarrolladores, busque habilidades profundas de Python. Debe esperar un buen conocimiento de las bibliotecas de Python ML. Los candidatos deben demostrar una comprensión profunda de los algoritmos de ML y deben estar familiarizados con las diferentes plataformas de ML.

No se concentre solo en cuestiones técnicas. Trate de evaluar la experiencia relevante en proyectos de ML. Pregunte a los candidatos cómo resolvieron varios problemas complejos y evalúe sus habilidades para resolver problemas.

Debe esperar que tengan las siguientes competencias:

• La capacidad de ver la perspectiva de los usuarios finales;
• Habilidades de comunicación;
• Pasión por lo excelente;
• Compromiso con los objetivos de su proyecto;
• Habilidades de colaboración;
• Trabajo en equipo.

9. Preste atención a la revisión y prueba del código

No necesito explicar la importancia de las pruebas. La mayoría de las organizaciones prestan mucha atención a las actividades de validación, como las pruebas.

Sin embargo, las actividades de verificación como la revisión del código a veces pueden pasar desapercibidas. Los plazos estrictos y la falta de revisores experimentados a menudo obligan a las organizaciones a tomar atajos en lo que respecta a la revisión del código.

Te recomiendo que planifiques adecuadamente para que puedas tener revisiones de código estructurado en tu proyecto de ML. Recuerde que necesita revisores experimentados. ML es un área de nicho, por lo tanto, no es fácil encontrar tales revisores. Puede contratar a DevTeam.Space para la revisión del código.

Debe incorporar la revisión de código de manera proactiva en su plan de proyecto. Esto le ayudará a identificar los defectos antes.

¿Planea lanzar un sistema de archivo de aprendizaje automático para clasificar libros, etc.?

Un sistema de archivo de aprendizaje automático para clasificar documentos sin duda agregará un valor significativo a su organización. Esta guía, plataformas, herramientas, marcos y SDK pueden acelerar el proyecto; sin embargo, sigue siendo un proyecto complejo.

Debe contratar a una empresa de desarrollo de software de renombre para tales proyectos. Nuestra guía “¿Cómo encontrar la mejor empresa de desarrollo de software?” puede ayudarle a encontrar un socio de desarrollo de este tipo.

Comuníquese con DevTeam.Space si necesitas ayuda. Un administrador de cuentas dedicado le explicará cómo podemos ayudarlo a desarrollar un sistema de archivo de aprendizaje automático competitivo en el mercado.

Preguntas frecuentes sobre la solución de archivo de aprendizaje automático