Soluciones para Machine Learning

En nuestro servicio de Machine Learning Training proveemos entrenamiento, ajuste y prueba de datos para algoritmos que son usados por nuestros clientes en iniciativas de Machine Learning e Inteligencia Artificial. Trabajamos bajo el paradigma Human in the Loop (HITL), ya que gran parte de la implementación de ambas soluciones requiere de la parte humana en sus procesos.

La incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) y Machine Learning (ML) en cada vez más industrias nunca paró de crecer, sino todo lo contrario, cada vez abarca más campos, mostrando su eficacia para distintos ámbitos. En tiempos recientes, cada vez más industrias aprovechan la analítica avanzada, para mejorar la calidad de sus productos. Mientras tanto, se mantienen y expanden las aplicaciones en e-commerce, salud, finanzas, y educación, entre otros.

El aprendizaje automático (o machine learning) es una aplicación de la inteligencia artificial (IA) que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin ser programados explícitamente. Este aprendizaje se basa en el hecho de que los sistemas tienen la capacidad de aprender de los datos, reconocer patrones y tomar decisiones con una intervención humana marginal. 

Según un informe de Forrester, este año todas las empresas (no solo el 15% de aquellas  que ya tenían conocimientos digitales), duplicarán las experiencias, las operaciones, los productos y los ecosistemas impulsados ​​por la tecnología. Además, IDC estima que dentro de 3 años, la IA será parte integral de cada área de las empresas. Por su parte, Forrester advierte que para integrar mejor la automatización y la IA con la fuerza laboral, las empresas deben crear una buena experiencia de los empleados, fortaleciendo el método Human in the loop.

El paradigma Human in the Loop supone incorporar la retroalimentación humana durante la instancia de entrenamiento (modelado y simulación) de los algoritmos de machine learning. Con este enfoque se logra entrenar modelos más precisos, en la medida en que las personas prueban, ajustan y alimentan continuamente los datos, en vivo y de modo constructivo y virtual.

Desde Arbusta, trabajamos con el entrenamiento de los algoritmos, esto es, con la instancia de Machine Learning Training, que por ejemplo está presente en el desarrollo de asistentes virtuales o chatbots. Estos pueden ser basados en comandos (obtienen sus respuestas a partir de un banco de datos y la seleccionan en función de la pregunta que reciben) o basados en IA (que aprenden de las preguntas y respuestas que reciben para responder también preguntas ambiguas).

Los chatbots también usan técnicas de NPL (o de procesamiento del lenguaje natural), que permiten analizar, interpretar y darle un sentido al lenguaje humano y viabilizar los procesos de annotation en chatbots. Y a su vez estas últimas técnicas van de la mano con las de text recognition, que permiten obtener y analizar información de documentos con formato imagen. 

¿QUÉ HACEMOS DESDE MACHINE LEARNING TRAINING?

En el contexto del machine learning, se crea un sistema o modelo que responda a una o varias preguntas, y se elabora a través de un proceso de capacitación. El siguiente paso es el entrenamiento, que debe crear un modelo preciso que responda las preguntas correctamente. La máquina necesita ser “entrenada”, para eso se la provee de las respuestas correctas, para las que se recopilan datos de entrenamiento, que ayudarán a conectar los patrones que encuentre en los datos con la respuesta correcta. Y eso hará que en el futuro pueda predecir las respuestas en función de la capacitación que recibió.

  1. Recopilar los datos que se usarán para alimentar al modelo. Es importante que sean de calidad, aunque la cantidad también cuenta (para lo que es frecuente que se usen técnicas de web scraping).  
  2. Preparar los datos mezclandolos y asegurándose de que no existan correlaciones que inclinen las respuestas hacia uno u otro lado. El rol humano, nuevamente clave en este proceso.
  3. Evaluar el funcionamiento: si no se consiguen buenos porcentajes de acierto en las predicciones habrá que revisar, ajustar o reconfigurar los parámetros (habitualmente referidos como “hiperparámetros”). 
  4. Etapa final: una vez que se completan las etapas de entrenamiento y evaluación, el modelo estará listo para responder preguntas -esto es, para la predicción o inferencia en contextos reales-. 

Desde los servicios de machine learning training de Arbusta, se ofrecen diversas especializaciones, desde propuestas generales para e-commerce, para web y aplicaciones hasta otras segmentados por industrias, como bancos o para servicios de salud, por ejemplo.

También trabajamos con nuestros clientes entrenando modelos de computer vision en una amplia gama de objetivos desde aplicar la IA para la detección de fraudes, hasta entrenar modelos con el objetivo de solucionar problemáticas relacionadas al contexto de pandemia mundial, como, por ejemplo, la detección de uso de barbijos de manera automatizada.

Si te interesa que hablemos sobre cómo los equipos de Arbusta pueden contribuir a proyectos de Machine Learning Training, escríbenos a [email protected] para que podamos iniciar una conversación.

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