Ventajas y desventajas del aprendizaje automático automatizado

Corina GuzmanMay 3, 2024

Última actualización el 14 de enero de 2020

El aprendizaje automático no es más que uno de los subdominios de la ciencia que se ocupa de computadoras o aplicaciones que no están codificadas explícitamente para realizar la tarea. La combinación de aprendizaje automático, tecnología cognitiva e inteligencia artificial hará que el procesamiento de grandes cantidades de datos e información sea mucho más fluido.

Machine Learning es una aplicación de IA (Inteligencia Artificial) que permite que las máquinas o el software se adapten y aprendan por sí solos, siempre que los datos sean ingeniosos y sensatos. Simplemente decimos que los esfuerzos implican desarrollo. sistemas expertos.

Tenemos principalmente tres categorías de aprendizaje automático: Aprendizaje supervisado, aprendizaje sin supervisión, Refuerzo del aprendizaje.

A medida que ofrece resultados mejores y más precisos a un ritmo más rápido, el aprendizaje automático se pone en práctica. Los ingenieros trabajan día y noche para predecir, clasificar y recopilar datos. El jugador de Machine Learning se envía al campo de los datos y el Big Data para manejar los problemas.

Aprendizaje automático automatizado

La palabra automatización en inglés significa realizar un trabajo multitarea de manera oportuna y precisa y liberarnos o librarnos de tareas mundanas. El aprendizaje automático consiste en hacer que los sistemas conozcan su potencial para superar estas tareas rutinarias y mejorar el poder del aprendizaje automático; ahí es donde entra en juego AutoML. Aprendizaje automático automatizado descubrir las técnicas optimizadas para los resultados de aprendizaje de la pregunta «¿Cómo?» para realizar esas tareas repetitivas.

Este estudio implica una combinación de más de un modelo de Machine Learning en uno. Para la clasificación, podemos combinar bosques aleatorios, árboles de decisión o SVC (clasificación de vectores de soporte) en uno para obtener mejores resultados.

Toda la maquinaria gira en torno a una poderosa ecuación estelar:

y=f(x)

Con el desarrollo de más modelos cada vez, se está volviendo ético que los pensadores elijan. La elección se está volviendo difícil, por lo que se está haciendo la unión de algunos de los algoritmos más conocidos en uno solo para lograr los objetivos.

Los algoritmos ML y AutoML hacen el mejor uso de Python, lo que en última instancia brinda los mejores resultados finales. Sin embargo, Python y R también son populares para trabajar con ciencia de datos. Las mentes creativas también pueden elegir Python para la ciencia de datos curso por muchas razones, ya que aprender será una gran ventaja.

Es un lenguaje de propósito general, se puede usar y hablar en cualquier marco y combina bien con las tecnologías sólidas (ML, AutoML, ciencia de datos, desarrollo web, etc.) de hoy, ya sea que se trate de predicción de datos, clasificación y agrupamiento.

Los problemas se resuelven mucho antes de que uno toque a la puerta. En poco tiempo, la solución se presenta en su mesa y, a menudo, la solución está bien equipada.

Habiendo reconocido los conceptos básicos, ahora permítame familiarizarlo con algunos aspectos positivos y negativos del aprendizaje automático automatizado que lo acompañan.

Ventajas y desventajas del aprendizaje automático automatizado

Algunas ventajas considerables:

El aprendizaje automático automatizado proporciona la solución y tiene como objetivo automatizar algunos o todos los pasos del aprendizaje automático. Esto permite al investigador implementar el aprendizaje supervisado, que implica reconocer patrones a partir de datos etiquetados.
El ML automatizado se encarga de la calidad y precisión del modelo (algoritmos) así desarrollado después de aplicar técnicas de autoML. De hecho, se reducen las posibilidades de que se produzca un error o una equivocación. Por lo tanto, AutoML proporciona una mayor cantidad de índices de satisfacción.
Viene con otro beneficio de un tiempo de ciclo mejorado. El tiempo de procesamiento de datos se reduce y ahorra, por lo que es un duro golpe para los desarrolladores invertir este tiempo en otras fases, como cuidar las funciones de optimización en el modelo AutoML.
La simplicidad y la flexibilidad son otra ventaja de AutoML. Por supuesto, está muy claro que una vez terminada la agitada tarea de extraer, procesar o procesar datos, el trabajo se vuelve un poco relajante, simple y flexible.
No olvides el excelente control y manejo de tu superdeportivo AutoML. La automatización inteligente aporta una mejor solución a la tarea ordinaria de gestión de datos porque el trabajo permanece interno y ofrece las menores posibilidades de reelaboración.
El aprendizaje automático automatizado ayuda a procesar conjuntos de datos mediante la selección, extracción y mapeo de características del conjunto de datos, junto con la optimización de hiperparámetros.
Los métodos de AutoML permiten que la ciencia de datos haga un uso adecuado del aprendizaje automático para inventar tecnologías poderosas para manejar Big Data.
La precisión se mide bien en el aprendizaje automático, pero el aprendizaje automático automatizado es un paso adelante y refina los datos de manera más efectiva y reduce la tasa de error con mayor precisión.
Además, AutoML:
- Será rentable.
- Aumenta el número de desarrolladores como científicos de datos.
- Genera mayores beneficios y mejores ingresos para las empresas junto con una alta satisfacción del cliente.
- Utiliza menos recursos para mantener el rendimiento, ahorra muchas GPU y CPU, lo que genera eficiencia energética.

Algunas desventajas benignas:

- Congruencia con especificaciones flexibles:
  La mayoría de las herramientas de AutoML enfatizan el rendimiento, pero en el mundo real, ese es solo un aspecto que se cubre en los proyectos de aprendizaje automático. Por lo tanto, las empresas no pueden comprometer las computadoras junto con la hoja de especificaciones de almacenamiento.
- Rendimiento del modelo: Una vez más, simplemente no se puede volver la cara o darle la espalda a la inteligencia humana integrada únicamente en los modelos de aprendizaje automático. En Kaggle, hay varios desarrolladores que dominan la programación de las últimas herramientas de AutoML con su inmejorable ingenio.

Aplicaciones del mundo real de AutoML

Aprendizaje automático automatizado de Azure (ahora GA)

La idea detrás del concepto es si se encuentran dos conjuntos de datos con alguna correlación o similitudes. Para ello, necesitamos al menos dos conjuntos de datos, sólo así podremos encontrar similitudes.

AutoML de Google (Beta)

A diferencia de Azure AutoML, Google se mantiene cerrado en cadenas, no es de código abierto pero sí enorme para estar basado en la nube. Tiene el soporte de algunos algoritmos de clasificación CNN, RNN, LSTM.

AutoKeras

Es un entorno Open Source sin disponibilidad de servicios en la nube. Admite CNN, RNN, LSTM en el campo de clasificación. La técnica aplicada en este modelo automático es «Búsqueda eficiente en arquitectura neuronal con morfismo de red». El marco de formación, por supuesto, es el mismo Keras.

La ideología de construir este marco es la misma que la de Google AutoML. Una arquitectura candidata en el controlador RNN se entrena con muestras. Luego se entrena al modelo infantil para medir el desempeño de las tareas deseadas.

Autoaprendizaje

Esto es de código abierto pero no está basado en la nube. Aquí se incorporan tanto la regresión como la clasificación. Las técnicas utilizadas en Auto-sklearn son la optimización bayesiana y la construcción automatizada de conjuntos. El marco sklearn sigue jugando. La definición de CASH tiene las raíces de esta planta, es decir, la selección de algoritmo combinado y la optimización de hiperparámetros.

El concepto de Auto-sklearn es el mismo que el de Azure Automated ML. Al mismo tiempo, se considera para el problema la elección de un algoritmo de aprendizaje, junto con el establecimiento de sus hiperparámetros. La principal diferencia entre los dos es que incorpora un paso de metaaprendizaje al principio y un paso de construcción de conjunto automatizado al final.

La última palabra

AutoML acaba de comenzar su curso. Si bien se enfrentan a algunas pequeñas imperfecciones, creo que son sólo efímeras y AutoML ganará la partida pronto.

Los magos humanos están en su último año en la escuela Hogwarts aprendizaje automático. Una vez que se gradúen, harán contribuciones notables al mundo digital al cambiar las normas de la industria, beneficiando así a toda la humanidad.

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