Los mejores marcos de AutoML que deberías considerar en 2023
The best AutoML frameworks to consider in 2023.
Los marcos de AutoML son herramientas poderosas para analistas de datos y especialistas en aprendizaje automático que pueden automatizar la preprocesamiento de datos, la selección de modelos, la optimización de hiperparámetros e incluso realizar tareas complejas como la ingeniería de características.
La inteligencia artificial (IA) transformará nuestra sociedad en el futuro. La gran demanda de especialistas en IA, analistas de datos y especialistas en datos significa que las organizaciones que desean tener éxito en el competitivo panorama tecnológico deben ser lo más eficientes posible al asignar recursos. Con una escasez de profesionales en IA, es crucial que la exploración y predicción de datos sean lo más automatizadas posible para permitir que los especialistas se centren en tareas más importantes.
Los marcos de trabajo de aprendizaje automático automático (AutoML) hacen precisamente esto. Al automatizar la selección, construcción y parametrización de modelos de datos, los marcos de trabajo de AutoML pueden liberar tiempo para que los especialistas en datos dediquen tiempo a aspectos más complejos del análisis. Este artículo discutirá los conceptos básicos de los marcos de trabajo de AutoML, cómo pueden ayudar a desarrollar proyectos de IA y cuáles son los mejores marcos de trabajo de AutoML para usar en 2023.
¿Por qué usar marcos de trabajo de AutoML?
Los conjuntos de datos permiten a los analistas crear modelos predictivos. Si bien el aprendizaje automático puede tomar datos y formar modelos predictivos, el proceso suele ser arduo y consume mucho tiempo. El aprendizaje automático tradicional implica el procesamiento de datos, la determinación de las características de los datos objetivos, la búsqueda del modelo de aprendizaje más preciso, la refinación de los hiperparámetros necesarios y el entrenamiento de su modelo de aprendizaje con los parámetros de mejor rendimiento. Cuando todo o parte de este proceso se puede automatizar, los resultados se pueden obtener mucho más rápido.
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El AutoML y la IA pueden abrir las puertas a nuevas posibilidades, pero también pueden ser armas peligrosas en manos equivocadas. El aprendizaje automático automático y la IA son cada vez más una amenaza. Los ciberataques, el robo de identidad y las estafas con tarjetas de crédito pueden llevarse a cabo con la ayuda de la IA o el aprendizaje automático automático porque ofrecen la posibilidad de ejecutar rápidamente una serie de datos y encontrar una coincidencia.
Los marcos de trabajo de AutoML eliminan el aspecto tedioso del trabajo de un analista de datos al manejar secuencias rutinarias y eliminar la prueba manual de modelos. AutoML puede automatizar el proceso de recopilación y organización de datos y ayudar a probar hiperparámetros de modelos. Aquí están los mejores marcos de trabajo de AutoML para ayudar a los especialistas en datos a lograr más en sus proyectos.
1. TransmogrifAI
Creado en el lenguaje Scala y basado en el marco de trabajo SparkML, TransmogrifAI automatiza cinco de las funciones más importantes del aprendizaje automático. La optimización de hiperparámetros, la comprobación de funciones, la selección de modelos, la derivación de funciones y la transmogrificación (de ahí su nombre) son todas funciones que el marco de trabajo puede automatizar. Esto puede ser muy útil para la limpieza de datos, la selección de modelos y la ingeniería de características.
2. AutoGluon
AutoGluon es una biblioteca de código abierto de AWS que está principalmente orientada hacia los desarrolladores de aplicaciones de aprendizaje automático. Este es un marco de trabajo de AutoML ideal para aquellos que no son expertos porque es muy fácil de usar pero proporciona acceso a potentes métodos de aprendizaje profundo. Las previsiones se pueden lograr rápidamente y con un alto nivel de precisión. También puede ser un gran punto de partida para aquellos que buscan explorar lo que se puede lograr con un conjunto de datos dado.
AutoGluon es excelente para el reconocimiento automático de objetos, la previsión tabular y la organización de datos en forma de texto e imágenes. Para usuarios más expertos, el marco de trabajo de AutoML de AutoGluon proporciona un alto nivel de comprensión de la programación detrás de los parámetros del modelo a través de su biblioteca abierta.
3. MLJAR
MLJAR es accesible a través de un navegador y se puede utilizar como plataforma para crear y probar rápidamente modelos de AutoML. Compatible con la tecnología CUDA de NVIDIA, Python y Tensorflow, también proporciona funcionalidad de búsqueda de Hyperfeit en una interfaz fácil de usar. Los conjuntos de datos se pueden descargar fácilmente en el sitio y se pueden probar algoritmos de aprendizaje automático para identificar el algoritmo óptimo. Identificar y desplegar el mejor modelo predictivo se simplifica mucho con el marco de trabajo de AutoML de MLJAR, e incluso puedes compartir tus resultados.
Este es claramente uno de los mejores marcos de trabajo de AutoML, pero tiene un precio. Los usuarios deben pagar una suscripción para usar todas las características, o están limitados a la versión gratuita, con una limitación de datos de 0,25 GB.
4. DataRobot
Tal vez el nombre más fácilmente reconocible de la lista, DataRobot es un popular marco de trabajo de AutoML para su uso entre analistas de datos. El análisis predictivo se puede utilizar con fines comerciales entre aquellos sin conocimientos de programación, desarrollo de software o aprendizaje automático. En un proceso simple, las organizaciones pueden crear modelos predictivos en tiempo real hechos precisos por el aprendizaje automático automático.
El flujo de trabajo de este marco de aprendizaje automático se puede manipular para satisfacer las necesidades de los usuarios. Los profesionales de negocios pueden usarlo fácilmente para recibir predicciones precisas basadas en los datos que le proporcionan, mientras que los científicos de datos experimentados pueden jugar con los parámetros para perfeccionar sus propios modelos predictivos.
5. Google Cloud AutoML
Google AutoML permite a los desarrolladores con poco conocimiento de aprendizaje automático crear modelos personalizados altamente precisos. Soporta una gran cantidad de algoritmos y técnicas de ML. Utilizando la arquitectura de red neuronal, Google AutoML simplifica todo el proceso con una interfaz fácil de usar.
Sin embargo, Google AutoML tiene un precio elevado, y la compañía no ofrece una versión gratuita o de demostración a menos que planees usarlo únicamente con fines de investigación, en cuyo caso está disponible una versión restringida.
Conclusión
El aprendizaje automático automatizado está ganando popularidad y la demanda de especialistas en este campo está creciendo exponencialmente. Hay tantas tareas importantes que solo pueden ser completadas por científicos y analistas de datos, como la gestión del rendimiento del modelo y el análisis de los datos resultantes de los modelos predictivos.
Automatizar esas tareas rutinarias puede liberar mucho tiempo en el día de un analista de datos para que puedan concentrarse en responsabilidades más integrales. Es por eso que los marcos de AutoML son tan valiosos y lo seguirán siendo en el futuro. Nahla Davies es desarrolladora de software y escritora técnica. Antes de dedicar su trabajo a tiempo completo a la escritura técnica, se desempeñó, entre otras cosas intrigantes, como programadora líder en una organización de branding experiencial Inc. 5,000 cuyos clientes incluyen a Samsung, Time Warner, Netflix y Sony.
