Ciclo de vida de desarrollo de IA: Desglose completo en 2023

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una tecnología revolucionaria en los últimos años, ofreciendo a las empresas el potencial para desbloquear nuevos conocimientos, optimizar las operaciones y ofrecer experiencias superiores a los clientes. 91.5% de las empresas líderes han invertido en IA de forma continua. Dado que la IA continúa creciendo como una solución poderosa para los problemas comerciales modernos, el ciclo de vida del desarrollo de la IA se está volviendo cada vez más complejo. En la actualidad, los desarrolladores de IA se enfrentan a varios desafíos, entre ellos calidad de los datos, cantidad, selección de la arquitectura adecuada, etc., que deben abordarse a lo largo del ciclo de vida de la IA.

Por lo tanto, obtener los beneficios de la IA requiere un enfoque estructurado y riguroso para su desarrollo que abarque todo el ciclo de vida, desde la definición del problema hasta la implementación del modelo y más allá. Exploremos las diferentes etapas de un ciclo de vida de desarrollo de IA exitoso y analicemos los diversos desafíos que enfrentan los desarrolladores de IA.

9 etapas para crear un ciclo de vida de desarrollo de IA exitoso

Desarrollar e implementar un proyecto de IA es un proceso iterativo que requiere revisar los pasos para obtener resultados óptimos. Estas son las nueve etapas para construir un ciclo de vida de desarrollo de IA exitoso.

1. Caso de uso del objetivo empresarial

El primer paso del ciclo de vida del desarrollo de la IA es identificar el objetivo comercial o el problema que la IA puede resolver y desarrollo de una estrategia de IA. Tener una comprensión clara del problema y cómo la IA puede ayudar es crucial. Igualmente importante es tener acceso al talento y las habilidades adecuadas, lo cual es crucial para desarrollar un modelo de IA eficaz.

2. Recopilación y exploración de datos

Después de haber establecido un objetivo comercial, el siguiente paso en el ciclo de vida de la IA es recopilar datos relevantes. El acceso a los datos correctos es fundamental para crear modelos de IA exitosos. Actualmente se encuentran disponibles varias técnicas para la recopilación de datos, incluido el crowdsourcing, el scraping y el uso de datos sintéticos.

Los datos sintéticos son información generada artificialmente útil en diferentes escenarios, como modelos de entrenamiento cuando los datos del mundo real son escasos, llenar vacíos en los datos de entrenamiento y acelerar el desarrollo de modelos.

Una vez que se recopilan los datos, el siguiente paso es realizar visualizaciones y análisis de datos exploratorios. Estas técnicas ayudan a comprender qué información está disponible en los datos y qué procesos se necesitan para preparar los datos para el entrenamiento del modelo.

3. Preprocesamiento de datos

Una vez que se realiza la recopilación y exploración de datos, los datos pasan a la siguiente etapa, el preprocesamiento de datos, que ayuda a preparar los datos sin procesar y hacerlos adecuados para la creación de modelos. Esta etapa implica diferentes pasos, incluida la limpieza de datos, la normalización y aumento.

• Limpieza de datos – implica identificar y corregir cualquier error o inconsistencia en los datos.

• Normalización de datos – implica transformar los datos a una escala común.

• Aumento de datos – implica la creación de nuevas muestras de datos mediante la aplicación de varias transformaciones a los datos existentes.

4. Ingeniería de funciones

La ingeniería de características implica la creación de nuevas variables a partir de los datos disponibles para mejorar el rendimiento del modelo. El proceso busca simplificar las transformaciones de datos y mejorar la precisión, generando características para el aprendizaje supervisado y no supervisado.

Implica varias técnicas, como el manejo de valores perdidos, valores atípicos y transformación de datos mediante codificación, normalización y estandarización.

La ingeniería de características es fundamental en el ciclo de vida del desarrollo de IA, ya que ayuda a crear características óptimas para el modelo y hace que la máquina comprenda fácilmente los datos.

5. Entrenamiento modelo

Después de preparar los datos de entrenamiento, el modelo de IA se entrena de forma iterativa. Durante este proceso se pueden probar diferentes algoritmos y conjuntos de datos de aprendizaje automático, y se selecciona y ajusta el modelo óptimo para un rendimiento predictivo preciso.

Puede evaluar el rendimiento del modelo entrenado en función de una variedad de parámetros e hiperparámetros, como la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote, la cantidad de capas ocultas, la función de activación y la regularización, que se ajustan para lograr los mejores resultados posibles.

Además, las empresas pueden beneficiarse de transferencia de aprendizaje que implica el uso de un modelo pre-entrenado para resolver un problema diferente. Esto puede ahorrar mucho tiempo y recursos, eliminando la necesidad de entrenar un modelo desde cero.

6. Evaluación del modelo

Una vez que se ha desarrollado y entrenado el modelo de IA, la evaluación del modelo es el siguiente paso en el ciclo de vida del desarrollo de IA. Esto implica evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas de evaluación apropiadas, como precisión, puntaje F1, pérdida logarítmica, precisión y recuperación, para determinar su efectividad.

7. Implementación del modelo

La implementación de un modelo ML implica integrarlo en un entorno de producción para producir resultados útiles para la toma de decisiones comerciales. Los diferentes tipos de implementación incluyen inferencia por lotes, implementación local, basada en la nube y perimetral.

• Inferencia por lotes – el proceso de generar predicciones de forma recurrente en un lote de conjuntos de datos.

• Implementación local  – implica la implementación de modelos en la infraestructura de hardware local que posee y mantiene una organización.

• Implementación en la nube – implica implementar modelos en servidores remotos e infraestructura informática proporcionada por proveedores de servicios en la nube de terceros.

• Implementación perimetral – implica implementar y ejecutar modelos de aprendizaje automático en dispositivos locales o "de borde", como teléfonos inteligentes, sensores o dispositivos IoT.

8. Seguimiento del modelo

El rendimiento del modelo de IA puede degradarse con el tiempo debido a inconsistencias, sesgos y desviaciones de los datos. El monitoreo del modelo es crucial para identificar cuándo sucede esto. Las medidas proactivas como MLOps (Machine Learning Operations) optimizan y agilizan la implementación de modelos de aprendizaje automático para producirlos y mantenerlos.

9. Mantenimiento del modelo

El mantenimiento de los modelos desplegados es fundamental para garantizar su confiabilidad y precisión continuas. Un enfoque para el mantenimiento de modelos es construir una canalización de reentrenamiento de modelos. Tal canalización puede volver a entrenar automáticamente el modelo utilizando datos actualizados para garantizar que siga siendo relevante y eficiente.

Otro enfoque para el mantenimiento del modelo es aprendizaje reforzado, que consiste en entrenar al modelo para mejorar su rendimiento proporcionando retroalimentación sobre sus decisiones.

Al implementar técnicas de mantenimiento de modelos, las organizaciones pueden garantizar que sus modelos implementados sigan siendo efectivos. Como resultado, los modelos brindan predicciones precisas que se alinean con las tendencias y condiciones cambiantes de los datos.

¿Qué desafíos pueden enfrentar los desarrolladores durante el ciclo de vida de desarrollo de IA?

Imagen de L_Número desde Adobe Stock

Con la creciente complejidad de los modelos de IA, los desarrolladores de IA y los científicos de datos pueden enfrentar diferentes desafíos en varias etapas del ciclo de vida del desarrollo de IA. Algunos de ellos se dan a continuación.

• Curva de aprendizaje: La demanda continua de aprender nuevas técnicas de IA e integrarlas de manera efectiva puede distraer a los desarrolladores de centrarse en su principal fortaleza de crear aplicaciones innovadoras.

• Falta de hardware preparado para el futuro: Esto puede dificultar que los desarrolladores creen aplicaciones innovadoras alineadas con sus requisitos comerciales actuales y futuros.

• Uso de herramientas de software complicadas: Los desarrolladores enfrentan desafíos cuando se enfrentan a herramientas complicadas y desconocidas, lo que resulta en procesos de desarrollo más lentos y un mayor tiempo de comercialización.

• Gestión de grandes volúmenes de datos: Es difícil para los desarrolladores de IA obtener la potencia informática necesaria para procesar esta gran cantidad de datos y administrar el almacenamiento y la seguridad.

Manténgase actualizado sobre las últimas tendencias tecnológicas y desarrollos en IA con Unirse.ai.