¿Qué es AutoML?: crea modelos de machine learning sin código

El machine learning, pese a ser una gran ciencia que nos ha ayudado enormemente en el análisis de datos, es un campo bastante hermético en el que solo pueden participar expertos con habilidades avanzadas en programación y matemáticas. Gracias al autoML, la creación de modelos de machine learning no es tan compleja y puede estar al alcance de muchas más personas, incluyendo aquellas que no tienen tantos conocimientos técnicos.

Su gran importancia hace que hoy queramos hablar de qué es el automated machine learning y cómo podemos usarlo. ¡Vamos a ello!

¿Qué es el autoML?

AutoML son las siglas de automated machine learning o, lo que es lo mismo, aprendizaje automático automatizado. Este es una tecnología que ayuda con la simplificación y automatización de procesos de creación, entrenamiento y optimización de modelos de ML. Con el Auto ML podemos desarrollar modelos sin tener que programar, esto hace que un campo antes tan cerrado pueda ser accedido por un público más amplio. Las plataformas de auto ML hacen que los usuarios puedan subir sus datos, seleccionar el tipo de modelo que quieren crear y dejar que el sistema haga el resto. Simple, ¿verdad?

¿Cómo funciona el AutoML?

El proceso de auto ML incluye todas las etapas en el desarrollo de un modelo de machine learning, desde la preparación de los datos, hasta la validación del modelo en sí. Si tuviéramos que definir el funcionamiento del Auto ML en una serie de pasos clave, serían los siguientes:

1. Preparación de datos: Se limpian, se transforman y se organizann los datos para asegurarse de que estén listos para el entrenamiento. Esto incluye la imputación de valores faltantes, la codificación de variables categóricas y la normalización de los datos.
2. Selección de características: Una vez que los datos están preparados, AutoML selecciona automáticamente las características más relevantes que mejorarán el rendimiento del modelo.
3. Modelado: AutoML prueba múltiples algoritmos y configuraciones de modelos para encontrar la mejor combinación para los datos proporcionados.
4. Optimización de hiperparámetros: AutoML ajusta los parámetros del modelo para maximizar su precisión y eficiencia, un proceso que normalmente requeriría mucha experimentación manual.
5. Evaluación del modelo: Después de entrenar varios modelos, AutoML selecciona el mejor y lo valida utilizando datos de prueba para asegurarse de que generaliza bien a nuevos datos.
6. Implementación: Finalmente, AutoML permite desplegar el modelo listo para ser utilizado en entornos de producción, ya sea en aplicaciones o servicios web.

Algunos beneficios que nos trajo el AutoML

La llegada del auto ML trajo consigo múltiples ventajas, entre las que se encuentran:

• Democratización del machine learning: Esta es una de las grandes joyas del auto ML, la democratización del acceso al machine learning. El conocimiento siempre debe ser compartido, y ahora gracias al auto ML las personas sin conocimientos avanzados en data science pueden también crear modelos útiles para resolver problemas específicos, por ejemplo, predicción de ventas, análisis de sentimientos, clasificación de imágenes, etc. Esto hace que los científicos de datos puedan concentrarse en otras tareas de mayor complejidad.
• Aceleración del desarrollo: Esta nueva tecnología acelera el proceso de creación de modelos. Lo que antes podía llevar semanas o incluso meses, ahora se puede lograr en horas o días. Ahora las empresas tienen la posibilidad de implementar soluciones más rápido y obtener resultados en menor tiempo.
• Reducción de errores: La automatización del proceso de machine learning también reduce la posibilidad de errores humanos. Al estandarizar los pasos clave, como la preparación de datos y la selección de características, el autoML minimiza el riesgo de errores que podrían afectar la precisión del modelo.
• Optimización continua: El AutoML no solo crea modelos, sino que también aprende y mejora con cada iteración. Es decir que a medida que se alimenta con más datos y se ejecutan más experimentos, puede ofrecer modelos cada vez más precisos y optimizados.

Algunos contextos en los que podemos aplicar modelos de automated machine learning son:

• Clasificación de imágenes
• Análisis de texto
• Predicciones de ventas

Herramientas populares de AutoML

Existen varias plataformas de AutoML que han ganado popularidad por su facilidad de uso y efectividad, estas son:

• Google AutoML: Ofrece una gama de servicios para el machine learning, desde la clasificación de imágenes hasta el análisis de texto, todos accesibles a través de una interfaz gráfica.

• Azure Machine Learning AutoML: Esta plataforma de Microsoft permite a los usuarios crear modelos de machine learning con opciones tanto de código como sin código, ofreciendo una gran flexibilidad.

• H2O.ai: Conocida por su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos y por ofrecer modelos de alta precisión, H2O.ai es otra opción popular en el espacio de AutoML.

• Amazon SageMaker Canvas (Antes llamado Amazon Sagemaker Autopilot): Parte del ecosistema AWS, esta herramienta permite crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning automáticamente.

El autoML ha sido un gran valor agregado en el mundo del machine learning, al democratizar el conocimiento que se requiere para usar el ML tradicional. Ahora no necesitas ser un experto para crear modelos, sin embargo, si te interesa el tema y quieres seguir aprendiendo más a profundidad sobre machine learning, inteligencia artificial y todas estas temáticas de análisis de datos, te invitamos a unirte al curso de inteligencia artificial que en Keepcoding tenemos para ti, en donde te brindaremos formación de calidad para que puedas ingresar al mundo laboral. ¡No desperdicies la oportunidad de convertirte en un gran científico de datos!