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

La inteligencia artificial (IA) ha surgido como una tecnología innovadora en los últimos años, ofreciendo a las empresas el potencial de desbloquear nuevos conocimientos, optimizar operaciones y brindar experiencias superiores a los clientes. 91.5% de las empresas líderes han invertido en IA de manera continua. Dado que la IA sigue creciendo como una solución poderosa para problemas empresariales modernos, el ciclo de vida de desarrollo de IA se está volviendo cada vez más complejo. Hoy en día, los desarrolladores de IA enfrentan varios desafíos, incluyendo calidad de los datos, cantidad, selección de la arquitectura adecuada, etc., que deben abordarse en todo el ciclo de vida de IA.

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

9 Etapas para construir un ciclo de vida de desarrollo de IA exitoso

Desarrollar e implementar un proyecto de IA es un proceso iterativo que requiere la revisión de los pasos para obtener resultados óptimos. A continuación, se presentan las nueve etapas del ciclo de vida de desarrollo de IA.

1. Caso de uso de objetivo empresarial

El primer paso del ciclo de vida de desarrollo de IA es identificar el objetivo empresarial o problema que la IA puede resolver y desarrollar una estrategia de IA. Es fundamental tener una comprensión clara del problema y cómo la IA puede ayudar. También es importante tener acceso al talento y las habilidades adecuadas para desarrollar un modelo de IA efectivo.

2. Recopilación y exploración de datos

Después de establecer un objetivo empresarial, el siguiente paso en el ciclo de vida de IA es recopilar datos relevantes. El acceso a los datos adecuados es crucial para construir modelos de IA exitosos. Hoy en día, existen varias técnicas para recopilar datos, incluyendo la crowdsourcing, el scraping y el uso de datos sintéticos.

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

Una vez recopilados los datos, el siguiente paso es realizar un análisis exploratorio de los datos y visualizaciones. Estas técnicas ayudan a comprender qué información está disponible en los datos y qué procesos son necesarios para preparar los datos para el entrenamiento del modelo.

3. Preprocesamiento de datos

Una vez que se han recopilado y explorado los datos, los datos pasan a la siguiente etapa, el preprocesamiento de datos, que ayuda a preparar los datos brutos y a hacerlos adecuados para la construcción del modelo. Esta etapa implica diferentes pasos, incluyendo la limpieza de datos, la normalización y la aumentación de datos.

• 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.

• Aumentación de datos – implica crear nuevos ejemplos de datos aplicando varias transformaciones a los datos existentes.

4. Ingeniería de características

La ingeniería de características implica crear nuevas variables a partir de los datos disponibles para mejorar el rendimiento del modelo. El proceso tiene como objetivo 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 faltantes, outliers y la transformación de datos a través de la codificación, la normalización y la estandarización.

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

5. Entrenamiento del modelo

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

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

Además, las empresas pueden beneficiarse del aprendizaje de transferencia, que implica utilizar un modelo preentrenado para resolver un problema diferente. Esto puede ahorrar tiempo y recursos significativos, 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 de IA. Esto implica evaluar el rendimiento del modelo utilizando las métricas de evaluación adecuadas, como la precisión, la puntuación F1, la pérdida logarítmica, la precisión y la recuperación, para determinar su eficacia.

7. Implementación del modelo

Implementar un modelo de aprendizaje automático implica integrarlo en un entorno de producción para producir resultados útiles para la toma de decisiones empresariales. Los diferentes tipos de implementación incluyen la inferencia por lotes, la implementación local, la implementación en la nube y la implementación en el borde.

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

• Implementación local – implica implementar modelos en la infraestructura de hardware local propiedad y mantenida por una organización.

• Implementación en la nube – implica implementar modelos en servidores y infraestructura de computación proporcionados por proveedores de servicios en la nube de terceros.

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

8. Monitoreo del modelo

El rendimiento del modelo de IA puede degradarse con el tiempo debido a las inconsistencias, sesgos y derivas de los datos. El monitoreo del modelo es fundamental para identificar cuándo ocurre esto. Las medidas proactivas como MLOps (Operaciones de aprendizaje automático) optimizan y racionalizan la implementación de modelos de aprendizaje automático en producción y los mantienen.

9. Mantenimiento del modelo

El mantenimiento del modelo de los modelos implementados es crucial para garantizar su confiabilidad y precisión continuas. Un enfoque para el mantenimiento del modelo es construir una tubería de reentrenamiento del modelo. Esta tubería puede reentrenar automáticamente el modelo utilizando datos actualizados para garantizar que siga siendo relevante y eficiente.

Otro enfoque para el mantenimiento del modelo es el aprendizaje de refuerzo, que implica entrenar el modelo para mejorar su rendimiento proporcionando retroalimentación sobre sus decisiones.

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

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

Imagen de L_Nuge de Adobe Stock

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

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

• Falta de hardware a prueba de futuro: Esto puede impedir que los desarrolladores creen aplicaciones innovadoras que se alineen con sus requisitos comerciales actuales y futuros.

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

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

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