¿El futuro de la ciencia de datos y el aprendizaje automático?
En la era de la transformación digital, el análisis predictivo y prescriptivo es clave para el éxito empresarial. Como resultado, las organizaciones intentan extraer muchos tipos diferentes de información de los datos, específicamente Big Data.
Para llevar a cabo la tarea de extracción de valor de Big Data, los científicos de datos con conocimientos de nivel experto en herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) tienen una gran demanda. Pero, estos expertos altamente calificados son muy costosos y pocos en número.
Aquí es donde la automatización juega un papel importante. La automatización del aprendizaje automático puede ayudarnos a completar trabajos rutinarios y complejos de manera más eficiente. AutoML (aprendizaje automático automatizado) puede realizar la mayoría de las tareas que alguna vez realizaron científicos de datos talentosos.
Como resultado, las organizaciones pueden utilizar estos científicos de datos para trabajos más innovadores, donde la inteligencia humana es imprescindible. Por lo tanto, las herramientas de AutoML no reemplazan a los científicos de datos, pero ayudan a descargar sus tareas rutinarias.
En este artículo, exploraremos el impacto de los autómatas en el campo de la IA y el ML.
Automatización en el ciclo de vida de la ciencia de datos (IA)
La automatización en el campo de la ciencia de datos y ML evoluciona continuamente. El ciclo de vida de la ciencia de datos cubre una amplia gama de tareas, donde ML es parte de todo el proceso. La automatización se ha implementado en diferentes etapas de la creación de soluciones de IA. Los científicos de datos son responsables de completar todas las tareas del ciclo de vida para construir el modelo de IA.
Exploremos las áreas donde se ha implementado la automatización en el proceso de desarrollo de IA.
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Limpieza de datos – Para construir cualquier solución de IA, el primer paso es recopilar datos relevantes. Estos datos se pueden recopilar de diferentes fuentes. Entonces, la tarea básica de un científico de datos es limpiar y preparar los datos. La parte de limpieza implica formatear, eliminar errores y preparar los datos según sea necesario. Las herramientas de limpieza se utilizan para automatizar parcialmente el proceso.
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Visualización de datos – La visualización de datos es un paso muy importante en el ciclo de vida de la ciencia de datos. Aquí, los datos se visualizan mediante la creación de gráficos, cuadros y otros componentes visuales. Las herramientas de visualización se utilizan para automatizar el proceso de creación de componentes. Este paso también está parcialmente automatizado, ya que la parte del análisis aún la realizan los científicos de datos.
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Construcción del modelo – La parte de construcción del modelo se puede automatizar por completo. Las herramientas de AutoML son muy útiles para validar, ajustar y seleccionar el modelo más optimizado. Estos modelos son altamente eficientes y producen resultados precisos.
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Monitoreo continuo – Todos los modelos de IA necesitan monitoreo y mantenimiento continuos después de la implementación. Estas actividades de mantenimiento de rutina son necesarias para garantizar la precisión del modelo durante el período de tiempo. También se establece un proceso de reentrenamiento adecuado para mantener y mejorar la precisión de la salida. Aquí también, las herramientas automatizadas se utilizan para realizar los trabajos de rutina, aunque los humanos también se mantienen informados con la posibilidad de intervención humana cuando sea necesario.
En este proceso, podemos encontrar que algunos pasos están parcialmente automatizados ya que se requiere inteligencia humana para interpretar mejor el resultado. La automatización se utiliza principalmente para completar los trabajos repetitivos y que consumen mucho tiempo.
Aprendizaje automático automatizado (AutoML)
El aprendizaje automático automatizado (AutoML) es un término que se utiliza para definir un conjunto de herramientas y bibliotecas. Estas herramientas y bibliotecas se utilizan para automatizar el proceso de selección de modelos. AutoML es ampliamente aceptado por organizaciones que desean obtener el mejor resultado posible de un conjunto de datos determinado. Entonces, AutoML ahora es una parte integral de cualquier proyecto de ciencia de datos.
El propósito general de cualquier automatización es completar tareas repetitivas de manera rápida y efectiva y producir resultados eficientes. El objetivo de AutoML es similar. Las herramientas/plataformas de AutoML se utilizan para acortar el ciclo de vida del proceso de selección del modelo de ciencia de datos. Produce el mejor modelo a partir de un conjunto dado de datos.
En el dominio de AutoML, hay muchas herramientas, bibliotecas y plataformas disponibles. Algunas de las herramientas más populares son AutoKeras, Auto-WEKA y Auto-sklearn. También hay disponibles diferentes plataformas en la nube para administrar todo el ciclo de vida de AutoML. Algunas de las plataformas en la nube populares son Azure ML, Amazon ML, GCP e IBM Watson. Estas plataformas en la nube también se denominan Machine Learning as a Service (MLaaS).
¿AutoML es un riesgo para los trabajos de los científicos de datos?
La respuesta clara es ‘NO’, AutoML no está diseñado para reemplazar los trabajos de los científicos de datos. ¿Ahora la pregunta es porque? Para responder a esto, necesitamos comprender un poco la tubería de aprendizaje automático. La tubería de aprendizaje automático consta principalmente de cuatro etapas:
- Recopilación de datos.
- Preparación de datos.
- Modelado.
- Despliegue.
AutoML se usa para automatizar algunas de las tareas en la canalización de ML, que consumen mucho tiempo y son repetitivas por naturaleza. Exploremos qué partes específicas están automatizadas.
La primera etapa que se automatiza es la parte de preparación de datos del proceso. La preparación de datos lleva mucho tiempo y puede ser de naturaleza repetitiva. Los marcos de AutoML ayudan a limpiar, formatear y procesar los datos.
La segunda etapa que se automatiza es la etapa de modelado. La mayoría de las herramientas de AutoML se usan solo en la etapa de modelado. Cada modelo en una canalización de ML tiene su propio conjunto de hiperparámetros. AutoML realiza el ajuste de rendimiento involucrado y devuelve el mejor modelo con el conjunto de parámetros más adecuado.
A partir de esta información, podemos concluir que AutoML no reemplazará los trabajos de los científicos de datos. En cambio, está ahí para ayudarlos a acelerar algunas partes de la canalización de ML. Por lo tanto, los científicos de datos pueden concentrarse en las tareas de alto valor y ajustar sus habilidades en consecuencia.
¿Qué es la automatización robótica de procesos (RPA)?
La automatización robótica de procesos (RPA) es un área muy interesante en el contexto de la automatización. RPA se puede definir como una implementación de tecnología de software, basada en la lógica comercial y la entrada de datos para automatizar tareas repetitivas de alto volumen. RPA se puede utilizar tanto para tareas simples como complejas. Estos robots (RPA) deben diseñarse cuidadosamente para cumplir con los requisitos de los procesos comerciales.
RPA: combinado con IA y ML
Una automatización robótica de procesos (RPA) no es un concepto nuevo.
La automatización de procesos (PA) se ha utilizado durante muchos años, pero su implementación se limitó a ciertos campos.
PA se utiliza principalmente para tareas mundanas, repetitivas y basadas en reglas, donde se requiere menos asistencia humana. Los robots RPA no son lo suficientemente inteligentes para procesar datos no estructurados o semiestructurados. Los sistemas RPA no están diseñados para tener inteligencia cognitiva.
Aquí es donde entra en juego la importancia de los bots de IA. Los robots de IA están diseñados y construidos para tener habilidades cognitivas que emulan algo de lo que pueden hacer los seres humanos. Los bots de IA pueden aplicar la lógica, resolver problemas y aprender por sí mismos a partir de la experiencia. AI también está utilizando el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para construir sistemas robustos que actúan más como seres humanos.
Actualmente, RPA e IA pueden trabajar de forma aislada y brindar buenos beneficios al proceso comercial. Pero, si se combinan RPA e IA (con ML, NLP, etc.), las capacidades de automatización involucradas aumentarán exponencialmente. Por lo tanto, en todo el proceso de automatización, los bots de IA se pueden usar donde se requiere una inteligencia similar a la humana (como cuando se aplica la lógica, se toman decisiones o se aprende a sí mismo). El resto de las tareas repetitivas, mundanas y basadas en reglas pueden ser parte de las funciones de los bots RPA. Por lo tanto, la combinación de IA y RPA puede revolucionar el proceso de automatización. Aumentará la velocidad de procesamiento, la productividad, la eficiencia y el ROI general.
Beneficios comerciales de RPA
La implementación de RPA junto con AI/ML brinda los siguientes beneficios
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Reduzca los costos de personal para tareas repetitivas y mundanas.
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Reducir los errores humanos.
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Reduzca los costos organizacionales ya que los bots son componentes de bajo costo.
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Aumente los procesos de automatización cuando se combina con AI y ML.
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Mejorar la satisfacción del cliente.
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Científicos de datos gratuitos para trabajar en tareas complejas.
¿Quién está usando RPA?
Algunas de las empresas que están implementando RPA son Walmart, AT&T, E&Y, Anthem, Deutsche Bank, Capgemini y muchas más. RPA se utiliza en múltiples dominios como finanzas, banca, seguros, atención médica, telecomunicaciones, etc.
Desafíos de RPA
Algunos de los desafíos de la implementación de RPA que deberán abordarse a medida que gana un mercado más grande son:
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Escalabilidad y gestión de bots.
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Seguridad y privacidad.
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Falla de RPA cuando hay un cambio en el proceso.
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Eliminación de puestos de trabajo actualmente ocupados por humanos.
El futuro de RPA
El mercado global de la automatización se ampliará rápidamente. La adopción de RPA como parte de este esfuerzo de automatización también aumentará significativamente. Los principales factores impulsores son el rendimiento y el ahorro de costos. La RPA en combinación con las herramientas AI/ML, NLP y BPM seguramente dará un tremendo impulso al esfuerzo de hiperautomatización.
Conclusión
La ciencia de datos, la IA y el ML están desempeñando un papel importante en el mundo de los procesos comerciales complejos. Pero construir una solución de IA exitosa es un desafío, considerando el esfuerzo y la inversión.
Con la evaluación de las herramientas de automatización, ahora es más fácil crear aplicaciones de IA. La IA combinada con AutoML y RPA puede ser una estrategia ganadora para el mundo empresarial.
