¿Qué es AutoML y por qué es importante?
Vivimos un momento disruptivo donde la Inteligencia Artificial está revolucionado nuestro día a día y las técnicas y herramientas para generar modelos de IA están avanzando, haciendo que cada vez sea más fácil crearlos y entrenarlos. Una de las metodologías que está revolucionando la forma en la que se desarrollan y aplican los modelos de aprendizaje automático es AutoML.
¿Qué es el AutoML?
AutoML viene de las siglas en inglés Automated Machine Learning y como su nombre indica hace referencia a la automatización del proceso de Machine Learning. Consiste en un conjunto de herramientas y técnicas que permiten la realización de partes complejas del proceso aprendizaje, como podrían ser la selección de algoritmos, la preparación de los datos datos con los que deben ser entrenados los modelos o su validación.
Gracias a AutoML se consigue desarrollar modelos de manera más eficiente, lo que hace que esta tarea sea más accesible a personas sin tantos conocimientos avanzados de IA, a la vez que reduce sus costes.
¿Cómo funciona el aprendizaje automatizado?
El proceso de AutoML es en el fondo el mismo que se realiza para la creación de modelos predictivos, con la particularidad de realizar de manera automatizada algunos procesos. Comienza por obtener un conjunto de datos que se analiza automáticamente, con el objetivo de identificar patrones, variables y relaciones significativas entre ellos.
Luego, el propio sistema de manera autónoma prueba múltiples algoritmos y configuraciones para encontrar la combinación más adecuada posible para realizar el aprendizaje sobre el problema específico que se plantea.
El proceso automatizado puede incorporar otras tareas con una mínima intervención humana como podría ser la generación de código o el despliegue de los modelos en producción.
Beneficios clave de AutoML
Vamos a ver qué ventajas nos ofrece esta técnica para el desarrollo de los modelos de Inteligencia Artificial.
Reducción de la complejidad en el desarrollo de modelos
Como hemos dicho antes, la ventaja principal del proceso de Machine Learning automatizado es que se torna más accesible a las personas, eliminando la necesidad de realizar de manera más manual partes complejas, o reduciendo la intervención humana. De este modo, es posible eliminar barreras técnicas inherentes al desarrollo tradicional de modelos, lo que hace posible que crear modelos de IA esté al alcance de más personas con perfiles no tan especializados.
Aceleración del proceso de entrenamiento y ajuste
También es posible acelerar el proceso de entrenamiento de los modelos mediante ciclos automatizados que, de otra manera, llevarían semanas o meses de trabajo manual.
Democratización del Machine Learning para empresas y desarrolladores
Gracias al AutoML y el acceso a estas técnicas por perfiles no tan especializados podemos hablar de una democratización del Machine Learning. De este modo, pequeñas y medianas empresas pueden ser capaces de desarrollar modelos predictivos, algo que sería prácticamente inviable sin grandes equipos de ciencia de datos.
Mayor precisión en la creación de modelos predictivos
Pero además estas técnicas también permiten mejorar la precisión en la creación de los modelos Gracias a la posibilidad de automatizar los procesos de aprendizaje las máquinas son capaces de probar miles de combinaciones que permiten optimizar y mejorar los resultados.
Optimización de recursos y reducción de costes operativos
Finalmente, la automatización del proceso de Machine Learning permite ahorrar tiempo y con ello reducir los costes operativos en la creación de los modelos de IA.
Aplicaciones de AutoML en diferentes industrias
AutoML puede tener numerosas aplicaciones en prácticamente cualquier industria. Vamos a ver algunos ejemplos destacados.
Uso de AutoML en el sector financiero para detectar fraudes
Las empresas del sector financiero pueden usar AutoML para crear modelos que les permitan identificar patrones inusuales en transacciones. Con ello pueden mejorar sus sistemas de detección de fraudes y conseguir actuar con mayor rapidez.
Aplicaciones en salud: diagnóstico y análisis de datos médicos
Se puede usar AutoML en el ámbito de la salud, por ejemplo, creando patrones que sean capaces de ayudar en el análisis y diagnóstico de enfermedades. Esto incluye analizar imágenes, historiales clínicos de los pacientes, incluso datos genéticos si se dispone de ellos. Con estas técnicas se podría mejorar los diagnósticos y hacer posible la aplicación de tratamientos más personalizados.
Optimización del marketing digital con modelos predictivos
Gracias a AutoML las plataformas de marketing digital pueden hacer modelos que les permitan realizar tareas diversas guiadas por la IA, como la segmentación de audiencias y la personalización de las campañas.
Implementación en eCommerce para personalización de productos
Otro ámbito muy valioso para aplicar AutoML es la creación de modelos predictivos que permitan personalizar la experiencia en los sitios de comercio electrónico,. Gracias a ellos se pueden por ejemplo ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en el historial de navegación y compras de los usuarios.
AutoML en el análisis de datos para la toma de decisiones empresariales
Por supuesto, es también perfectamente viable usar AutoML para realización de tareas de análisis de datos, algo especialmente útil para las empresas, que podrían así procesar grandes volúmenes de datos y generar información valiosa para ayudar en la toma de decisiones.
Desafíos y limitaciones de AutoML
Las herramientas y técnicas basadas en Machine Learning automatizado todavía presentan algunos desafíos y limitaciones en la actualidad. Vamos a resumirlos a continuación.
Dependencia de los datos de entrenamiento y su calidad
Este es un problema en realidad asociado a cualquier sistema de Machine Learning, pues siempre dependen mucho de la calidad y cantidad de datos que se proporcionen para el aprendizaje. Aunque, sin una supervisión humana, es más fácil que se produzcan peores resultados debidos al uso de datos sesgados o incompletos.
Dificultades en la interpretabilidad de los modelos generados
Cuando los modelos han sido generados automáticamente es más complicado interpretarlos, lo que acaba haciendo más complicado su uso, algo que todavía resulta más problemático en sectores donde es necesario que estos modelos sean muy explicativos, como el sanitario.
Riesgos de sesgo en los algoritmos automatizados
La automatización de los procesos aumenta las posibilidades de que los algoritmos automatizados mantengan los sesgos derivados de una selección incompleta de datos para el aprendizaje, lo que puede llevar a conclusiones erróneas en los modelos creados.
El futuro de AutoML y su impacto en la Inteligencia Artificial
Pese a todos los problemas y desafíos anteriores, tenemos que pensar que AutoML está solamente en su etapa inicial. En realidad existe un enorme potencial en esta disciplina. Gracias a ella se puede abrir el campo de la Inteligencia Artificial a más empresas o profesionales, que podrán crear y entrenar modelos especializados para resolver una innumerable cantidad de tareas de su día a día.
Las aplicaciones del AutoML pueden potenciar el uso de la IA en todos los sectores, por lo que se prevé un futuro donde exista una colaboración más estrecha entre humanos y máquinas.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.