¿Por qué son importantes las herramientas de desarrollo de IA?

¿Por qué son importantes las herramientas de desarrollo de IA? Las razones son las siguientes:

1. El uso de herramientas de desarrollo de IA como Scikit-learn puede facilitar los proyectos de aprendizaje automático

El uso de herramientas de desarrollo de software como Scikit-learn puede acelerar un proyecto de inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático (ML) al eliminar el trabajo de desarrollo de algoritmos de ML. Veamos cómo.

El requisito: usar ML junto con otras capacidades de IA

A menudo usa ML junto con otras capacidades de IA como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (NLP), reconocimiento de voz o automatización de procesos robóticos (RPA). Esto implica crear modelos de aprendizaje automático relevantes para el problema comercial que aborda.

Utiliza algoritmos de aprendizaje automático junto con grandes conjuntos de datos de entrada para crear un modelo ML. ¿Que significa eso?

El requisito más profundo: usar un algoritmo de aprendizaje automático

¿Qué algoritmo de ML debería usar? ¿Qué tipo de métodos de aprendizaje automático debería utilizar? Esto depende en gran medida de su proyecto.

Por ejemplo, es posible que tenga conjuntos de datos «etiquetados». Estos contienen tanto las preguntas como las respuestas. Puede usar un algoritmo de «aprendizaje supervisado» en este caso.

Si tiene conjuntos de datos «sin etiquetar», entonces necesita usar un algoritmo de «aprendizaje no supervisado». ¿Planea utilizar un enfoque de «ensayo y error»? Deberá utilizar un algoritmo de «aprendizaje de refuerzo».

Ya sea que tenga la intención de resolver problemas de clasificación, regresión o agrupación, influye en su elección del algoritmo ML. Algunos algoritmos populares de aprendizaje automático son los siguientes:

• Clasificador Naïve Bayes;
• Agrupación de K-Means;
• Máquinas de vectores soporte;
• regresión lineal;
• Regresión logística;
• Redes neuronales artificiales;
• Árboles de decisión;
• bosques aleatorios;
• Vecinos más cercanos;
• Reducción de dimensionalidad;
• aumento de gradiente;
• Análisis de Componentes Principales (PCA).

¿Qué se necesita para desarrollar un algoritmo ML? Un proceso de desarrollo de software complicado

Se necesita un esfuerzo considerable para desarrollar un algoritmo ML. Tal proyecto implica lo siguiente:

• Debe contratar desarrolladores con habilidades en lenguajes de programación como Python y experiencia en el desarrollo de algoritmos ML.
• Su equipo necesita aprender a fondo el algoritmo.
• El proyecto requiere actividades exhaustivas de recopilación y preparación de datos. Esto implica explorar los datos y mejorar su calidad. Su equipo debe realizar la ingeniería de funciones. Finalmente, debe dividir los datos en conjuntos de datos de entrenamiento y prueba.
• Necesita diseñar e implementar una solución robusta de seguridad de la información.
• Su equipo necesita crear el pseudocódigo.
• Necesita codificar el algoritmo.
• El equipo del proyecto necesita entrenar y probar el algoritmo.

Hasta ahora, hablamos sobre los pasos para desarrollar algoritmos de aprendizaje automático de uso común. Debe lidiar con complejidades más altas al desarrollar algoritmos de propósito especial, por ejemplo:

• Modelos lineales generalizados;
• Sistemas neuronales falsificados.

Piense en crear modelos de redes neuronales. Alternativamente, piense en detectar monedas falsas utilizando sistemas neuronales falsificados. Necesita dedicar más esfuerzo a desarrollar algoritmos complejos.

Scikit-learn: ya contiene muchos algoritmos de aprendizaje automático

¿Qué pasa si le proporcionamos la implementación estándar de importantes algoritmos de aprendizaje automático que ya están probados? Ya no necesita desarrollar esos algoritmos desde cero. Ahorra un esfuerzo considerable.

Scikit-learn es una biblioteca popular de Python para el desarrollo de ML e IA. Ya contiene la implementación probada y estándar de varios algoritmos ML conocidos. Mira lo siguiente:

Puede ahorrar tiempo usando Scikit-learn ya que no necesita desarrollar algoritmos.

Scikit-learn es solo un ejemplo. Hay muchas otras bibliotecas de Python para el desarrollo de ML e IA, por ejemplo:

• entumecido;
• espía;
• Teano;
• TensorFlow;
• Keras;
• PyTorch;
• pandas.

Python tampoco es el único lenguaje que proporciona tales herramientas de desarrollo. Java ofrece bibliotecas como Weka, JavaML, Deeplearning4j, etc. Los lenguajes de programación como C++, R y JavaScript también ofrecen herramientas de desarrollo de software de ML e IA.

Resumen: Los lenguajes de programación importantes como Python ofrecen bibliotecas útiles como Scikit-learn que ya contienen la implementación estándar de algoritmos ML. Agilizan significativamente el proceso de desarrollo de software.

2. El uso de plataformas de desarrollo de software de IA basadas en la nube puede acelerar significativamente su proyecto

Puede utilizar herramientas y plataformas de desarrollo de software de IA basadas en la nube con gran ventaja. Veamos cómo.

El requisito: Procesar grandes conjuntos de datos para impulsar la transformación de los procesos comerciales impulsada por la IA

AI tiene mucho que ofrecer en su viaje para hacer que los procesos comerciales sean más inteligentes. Incluso si está realizando proyectos de investigación académica, la IA puede aumentar sus probabilidades de éxito. Sin embargo, las herramientas de inteligencia artificial necesitan grandes conjuntos de datos para marcar una diferencia tangible.

La calidad de los conjuntos de datos de entrenamiento marca una gran diferencia en la eficacia de las herramientas de IA. Necesita encontrar progresivamente conjuntos de datos de mayor calidad, que alimentará a su herramienta de inteligencia artificial propuesta. Tales herramientas pueden entonces mejorar progresivamente su eficacia.

Esto es válido para todo tipo de sistemas de software impulsados ​​por IA, por ejemplo:

• Sistemas de gestión de inteligencia de clientes;
• Asistentes digitales como Google Assistant;
• Un sistema de visión por computadora de grado de producción;
• Un motor de búsqueda como Bing;
• Un sistema de análisis de seguros;
• Una base de conocimientos de autoaprendizaje para atención al cliente;
• soluciones de tecnología publicitaria basadas en IA;
• Un sistema de reconocimiento óptico de caracteres;
• Sistemas de analítica avanzada para la gestión de riesgos.

El desafío: administrar grandes conjuntos de datos

La gestión de datos organizativos en grandes empresas es bastante compleja. Para el desarrollo de AI/ML, es probable que recopile datos de varias fuentes fuera de su organización.

Necesita recopilar datos en bruto. Posteriormente, debe realizar varios pasos de preparación de datos. Deberá mantener diferentes versiones de grandes conjuntos de datos.

Sus procesos de gestión de datos necesitan mantener la trazabilidad. Debe encargarse de las copias de seguridad de los datos, además, debe proteger los datos de los actores maliciosos.

Es posible que necesite un sistema de administración de datos que admita la computación distribuida. Todo esto puede ser un desafío cuando se trata de grandes conjuntos de datos.

“Pero entonces, ¿no es el almacenamiento barato y fácil de administrar?”

Se escucha en todas partes que el almacenamiento es barato y fácil de administrar. Eso es ciertamente cierto. Sin embargo, la gestión de los otros aspectos no es fácil.

Necesita administrar el servidor y la infraestructura de red. Esto incluye administrar la configuración del hardware, la administración de parches, las copias de seguridad, etc. Debe encargarse de múltiples tareas relacionadas con la seguridad de la información.

Los ingenieros de software de su organización necesitarán herramientas de desarrollo y los ingenieros de DevOps necesitarán herramientas de DevOps. Debe cuidar la contenedorización y la orquestación. Sume todo esto y ya no se trata solo de administrar el almacenamiento.

El uso de una plataforma de IA basada en la nube ayuda a gestionar entornos empresariales complejos

Las plataformas de IA basadas en la nube de renombre, como la plataforma de IA de Microsoft Azure, la plataforma de IA de Google Cloud y los servicios de IA de Amazon, hacen un gran uso de sus capacidades de computación en la nube. Ofrecen potentes herramientas de software para facilitar muchas tareas. Considera lo siguiente:

• Los proveedores de servicios en la nube gestionados (MCSP) utilizan hardware de alta calidad como SUSE Linux Enterprise Server. Puede esperar un mayor rendimiento.
• Las plataformas en la nube ofrecen aprovisionamiento de autoservicio.
• Administran servidores, redes, sistemas operativos y entornos de tiempo de ejecución. Puede concentrarse en el desarrollo de aplicaciones.
• Sus herramientas para contenerización y orquestación facilitan la vida de sus ingenieros de software.
• Los MCSP admiten la computación distribuida. Puede usar el marco Apache Hadoop para administrar grandes datos.
• Los MCSP ofrecen funciones de integración para desarrolladores web y móviles. Los desarrolladores web, Android e iOS pueden integrar fácilmente sus aplicaciones AI/ML en sus aplicaciones.

Resumen: Puede usar una plataforma de IA basada en la nube para acelerar su proyecto de desarrollo de software de IA/ML.

3. El uso de herramientas de desarrollo de software de IA lo ayuda a optimizar sus recursos humanos

Puede optimizar sus recursos humanos utilizando herramientas de desarrollo de software de inteligencia artificial. Entendamos cómo.

El requisito: los proyectos de desarrollo de IA/ML requieren muchos miembros del equipo con habilidades de nicho

Por su propia naturaleza, los proyectos de desarrollo de AI/ML requieren habilidades especializadas. Planea usar IA y ML para optimizar el uso de la inteligencia humana.

Desea que los recursos humanos calificados se concentren en las tareas que requieren su atención. Para hacer eso, desea que los sistemas AI/ML asuman varias tareas que antes requerían inteligencia humana. Sin embargo, necesita habilidades especializadas para llegar a esa etapa.

Dependiendo de la naturaleza de su proyecto de IA, es posible que necesite los siguientes roles:

• analistas de negocios;
• desarrolladores de IA/ML;
• probadores;
• Ingenieros DevOps.

¿Planeas desarrollar aplicaciones web y móviles? Necesita los siguientes roles para esto:

• diseñadores de interfaz de usuario;
• Desarrolladores de sitios de Internet;
• Desarrolladores nativos de Android e iOS;
• probadores;
• Ingenieros DevOps.

¿Está tratando de construir un sistema robusto impulsado por AI/ML? Tal vez, ¿está tratando de resolver problemas de la vida real con la ayuda de datos masivos disponibles a su alrededor? Es posible que necesite los siguientes roles adicionales:

• científicos de datos;
• Analistas de datos con experiencia en ciencia de datos;
• ingenieros de grandes datos;
• Grandes arquitectos de datos.

Muchos de estos roles involucran habilidades de nicho. Desea optimizar la carga de trabajo de estos roles para que puedan concentrarse en lo que es importante.

El estado deseado: los desarrolladores de AI/ML con habilidades de nicho deben centrarse en las tareas que requieren habilidades

Querría que los miembros del equipo con habilidades de nicho se concentraran en tareas que requieren esas habilidades. No deberían tener que dedicar tiempo a tareas mundanas. Considere los siguientes ejemplos:

• Los científicos de datos deben trabajar en tareas importantes de preparación de datos. No deberían tener que dedicar tiempo a tareas como la copia de seguridad de datos.
• Un arquitecto de big data debe diseñar cómo su equipo utilizará el marco Apache Hadoop. El arquitecto debe implementar las herramientas informáticas distribuidas de manera efectiva.
• Los desarrolladores de ML deben iterar el modelo de aprendizaje automático profundo para mejorar su eficacia. Deben poder usar herramientas estándar para crear el modelo. Por ejemplo, los desarrolladores de ML deberían poder utilizar una implementación estándar del algoritmo de red neuronal artificial (ANN).
• Los científicos de datos de su equipo deben analizar los valores atípicos en el modelo. Deben averiguar si los valores atípicos se originaron debido a errores en los datos. En ese caso, deben revisar los conjuntos de datos de entrada. Es posible que deban revisar el proceso de preparación de datos para resolver los problemas de calidad de los datos. Los científicos de datos no deberían preocuparse por agregar más servidores para satisfacer las demandas de escalabilidad de su proyecto.
• Los desarrolladores de IA/ML de su equipo deberían poder centrarse en mejorar el modelo de ML. Deben tener tiempo para revisar el modelo y su efectividad. Deben poder reiterar el proceso de formación con los ajustes necesarios. En este proceso, no deberían necesitar “reinventar la rueda”. Por ejemplo, no deberían tener que implementar rutinas de álgebra lineal desde cero. En lugar de eso, deberían poder usar las funciones estándar de álgebra lineal de Python NumPy.
• Los desarrolladores de AI/ML no deberían tener que preocuparse por la finalización del código para las rutinas estándar. Deberían poder usar las bibliotecas estándar que ofrecen los lenguajes de programación como Python.

La solución: Usar plataformas/herramientas de desarrollo de IA para optimizar el esfuerzo de su equipo

Numerosas herramientas y plataformas de desarrollo de IA ofrecen capacidades relevantes que le permiten dedicar tiempo a lo que realmente importa. Considere los siguientes ejemplos:

A. Servicios cognitivos de Microsoft

Si bien Microsoft Cognitive Toolkit ya no se desarrolla activamente, el «Servicios cognitivos de Microsoft” ofrece potentes funciones. Es parte de Azure AI Platform.

“Microsoft Cognitive Services” incluye API para reconocimiento de emociones, visión por computadora, reconocimiento de voz y comprensión de lenguajes naturales. Sus ingenieros de software capacitados pueden concentrarse en lo que es importante.

B. Infosys Nia

Infosys Nia es una plataforma de inteligencia artificial ofrecida por EdgeVerve, una subsidiaria de Infosys. Puede usarlo para diversos fines, como la gestión de datos, el desarrollo de modelos ML y la puesta en funcionamiento de modelos ML.

La plataforma lo ayuda a digitalizar documentos e imágenes, lo que lo ayuda a extraer información. Infosys Nia Prediction Server lo ayuda a transmitir predicciones. Las capacidades de nube de Infosys Nia ayudan con el aprovisionamiento de recursos de autoservicio.

Resumen: puede usar herramientas y plataformas de desarrollo de IA para optimizar el esfuerzo que dedican sus recursos humanos calificados durante un proyecto de desarrollo de IA.

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