El aprendizaje automático automatizado combina la recopilación de datos sofisticados con algoritmos creados por humanos que segmentan los datos históricos para que los analistas puedan usarlos para predecir resultados futuros. Se utiliza en todas las industrias (fabricación, finanzas, atención médica, tecnología de la información, comercio y más) para resolver problemas y tomar decisiones.
En este artículo, aprenderá sobre la importancia del aprendizaje automático automatizado, los roles de los científicos de datos en el proceso y las carreras comunes que utilizan el aprendizaje automático.
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¿Por qué es importante el aprendizaje automático automatizado?
En las películas y programas de televisión de ciencia ficción, el futuro es invadido por máquinas y robots que se vuelven tan inteligentes que se apoderan del mundo y amenazan con extinguir a la humanidad.
En realidad, el aprendizaje automático es creado por científicos de datos para que los no científicos puedan recopilar información y tomar decisiones informadas.
Por qué necesita el aprendizaje automático automatizado
La parte «automatizada» del aprendizaje automático automatizado, que a veces se abrevia a AutoML, es importante porque permite a los arquitectos de datos recopilar datos y construir algoritmos basados en hechos históricos. Se puede encontrar en todos los sectores de nuestra economía:
- Banca, finanzas y seguros
- Atención médica
- Fabricación
- Marketing
- Venta al por menor
- Deportes y entretenimiento
AutoML habilita Analistas de datos para tomar decisiones comerciales y operativas basadas en datos. La automatización del proceso está diseñada para eliminar el error humano, pero no pretende eliminar a los humanos del proceso de recopilación y análisis de datos.
Ejemplos de aprendizaje automático automatizado
Aquí hay cuatro ejemplos de aprendizaje automático automatizado en acción:
1. Software de ventas y marketing
Cuando completa un formulario en línea, es probable que su información se procese a través de un software de ventas y / o marketing. El software asigna una puntuación de clientes potenciales a su formulario para que la empresa pueda dirigirse a usted con mensajes específicos basados en la información que incluyó en su formulario.
2. Tendencias de salud
Cuando una gran agencia de servicios sociales, como los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades, recopila información de las salas de emergencia de todo el país, utiliza software y algoritmos para observar los patrones. Utiliza esos datos para informar a los proveedores de atención médica, las compañías farmacéuticas y el público sobre cosas como nuevas cepas de influenza o lesiones pulmonares asociadas con el vapeo.
3. Motores de búsqueda
Cuando escribe una pregunta en un motor de búsqueda, como Google, el motor de búsqueda recopila información para generar resultados que respondan a su pregunta. Los motores de búsqueda también utilizan el aprendizaje automático para ofrecer anuncios relevantes a los usuarios.
4. Software de inversión
Cuando los administradores de inversiones toman decisiones financieras para los clientes, a menudo utilizan software o aplicaciones basadas en la nube para monitorear los mercados e informar sus predicciones sobre ganancias y pérdidas.
Roles de los científicos de datos en el aprendizaje automático automatizado
Uno de los mitos que rodean el aprendizaje automático automatizado y la inteligencia artificial es que eliminan la necesidad de Científicos de datos. Esto no podría estar más lejos de la verdad.
Los científicos de datos desempeñan funciones esenciales en AutoML, que incluyen:
- Limpieza de datos (también conocida como limpieza de datos): eliminación de registros incompletos, incorrectos, duplicados y corruptos de un conjunto de datos
- Selección de características: elección de las variables que entran en un conjunto de datos, que se utilizan para desarrollar un modelo predictivo
- Selección de modelos: selección de un enfoque de aprendizaje automático o representación matemática de un proceso del mundo real
- Selección de parámetros: configuración de las variables de un modelo
- Análisis crítico: interpretar los resultados y aplicar el conocimiento a decisiones futuras
¿En qué se diferencia AutoML de la IA?
El aprendizaje automático automatizado y la inteligencia artificial no son términos sinónimos. La diferencia entre AutoML e IA se reduce a lo que cada uno hace con los datos que recopila: AutoML genera informes a partir de los datos que recopila, mientras que AI usa los datos para tomar decisiones que tomarían los humanos.
Piense en la inteligencia artificial como una fórmula sofisticada si-entonces. Por ejemplo, la IA se puede usar en un hogar inteligente cuando el propietario conecta termostatos, cámaras de seguridad, altavoces inteligentes y otras tecnologías. Con base en una serie de puntos de datos, los dispositivos pueden aprender los hábitos de una familia y «tomar decisiones», como ajustar los termostatos a diferentes temperaturas según el momento en que la casa está ocupada en lugar de vacía.
SAS, una empresa de desarrollo de software analítico, hace un buen trabajo resumiendo la diferencia entre el aprendizaje automático automatizado y la inteligencia artificial:
«La IA es la amplia ciencia de imitar las habilidades humanas, y AutoML es un subconjunto de la IA que entrena a una máquina para aprender».
Carreras que utilizan el aprendizaje automático
Hay muchas trayectorias profesionales para las personas interesadas en el aprendizaje automático automatizado.
- Ingeniero de aprendizaje automático: un ingeniero que realiza experimentos utilizando lenguajes de programación (Python, Java, etc.) para construir modelos, diseñar arquitectura y ayudar a las computadoras a «aprender» de forma autónoma. Requisitos: informática, modelización estadística, evaluación y modelización de datos, matemáticas, arquitectura de datos.
- Arquitecto de datos: una persona que trabaja como parte de un sistema de gestión de datos y diseña planos para el sistema. Este es un rol altamente colaborativo que trabaja con científicos de datos, analistas, gerentes de negocios y gerentes de operaciones.
- Analista de marketing: las agencias y departamentos de marketing prosperan con el aprendizaje automático automatizado para hacer predicciones sobre sus audiencias objetivo. Los equipos de marketing confían en AutoML para establecer precios, crear campañas y reorientar a los compradores con otras oportunidades de ventas.
- Científico de datos: un experto que utiliza herramientas como AutoML y modelado predictivo para recopilar grandes cantidades de datos, segmentar los datos y analizar los resultados que las empresas y organizaciones utilizan para tomar decisiones.
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