El machine learning es una disciplina dentro de la Inteligencia Artificial que tiene como objetivo entrenar programas y aplicaciones para que sean capaces de aprender y mejorar por sí mismas, con o sin supervisión. Cada vez existen más modelos de aprendizaje automático y cada vez hay más aplicaciones que emplean esta tecnología. En este artículo vamos a hablar sobre AutoML o aprendizaje automático automatizado.

Un proceso de automatización dentro de la programación de machine learning que sirve, fundamentalmente, para reducir el tiempo de procesamiento de los programas automatizando determinadas tareas entro de los modelos de aprendizaje automático. Un tipo de procesos que, igual que otros algoritmos o modelos, se crean con Python, el principal lenguaje de programación para machine learning.

¿Qué es AutoML?

El aprendizaje automático automatizado o AutoML es el conjunto de procesos de automatización de tareas iterativas que consumen mucho tiempo en el desarrollo de modelos de machine learning. Este tipo de programación para aprendizaje automático facilita a los especialistas crear modelos de machine learning que poseen una alta eficiencia, escalabilidad y productividad.

Hay que tener en cuenta que, en el desarrollo de modelos de machine learning tradicionales se requieren muchos recursos. Esto hace que sea necesario un dominio importante y mucho tiempo para producir un modelo eficiente. Con el AutoML se simplifican muchas de las tareas de los distintos modelos y se acelera el tiempo necesario para mejorar la eficiencia de los mismos.

Este proceso automatiza partes del aprendizaje automático y aplica partes de algoritmo a escenarios del mundo real.

Por otra parte, el AutoML también ayuda a eliminar determinados problemas de los modelos de aprendizaje automático. Y es que, uno de los grandes problemas en el desarrollo de ML es la dificultad que existe para rastrear cómo un algoritmo llega a un resultado determinado. Con el AutoML el proceso se simplifica y se hace más accesible entender como los modelos llegan determinados resultados.

En este sentido, el AutoML ha hecho que el proceso de aprendizaje automático se ajuste mucho mejor a las necesidades de cada problema. Además, en general, supone un avance significativo no solo para el machine learning sino también para el desarrollo en Inteligencia Artificial.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático automatizado?

AutoML suele ser una biblioteca de código abierto que simplifica cada uno de los pasos que se dan en la creación de modelos de aprendizaje automático. Tiene recursos que se pueden emplear tanto en el manejo de un conjunto de datos sin procesar hasta la implementación del modelo. Este tipo de recursos localiza y utiliza automáticamente el algoritmo óptimo para cada tarea.

En el aprendizaje automático tradicional, los modelos se desarrollan a mano y cada paso del proceso debe manejarse por separado.

Uno de los exponentes del aprendizaje automático automatizado es el transfer learning. En este caso, modelos previamente entrenados transfieren lo aprendido a nuevos modelos de ML, que lo aplican en nuevos conjuntos de datos. Existen otras formas de trabajar con AutoML que desarrollaremos más adelante.

Estos son algunos de los pasos dentro del proceso de entrenamiento de un modelo de machine learning que se pueden automatizar gracias al aprendizaje automático automatizado:

• Procesamiento de datos no estructurados
• Selección de modelos de aprendizaje automático
• Selección de métricas de análisis
• Análisis de resultados
• Supervisión y comprobación de problemas
• Optimización de parámetros

¿Para que se usa este tipo de aprendizaje automático?

El aprendizaje automático automatizado se relaciona con la producción de determinadas soluciones de machine learning para los desarrolladores y científicos de datos. Este tipo de procesos sirve, fundamentalmente para que los especialistas no tengan que realizar consultas ilimitadas sobre la preparación de los datos, la selección de modelos o los parámetros e hiperparámetros para machine learning.

Además, los procesos de AutoML ayudan en distintas tareas como, por ejemplo, la visualización de los datos, la elegibilidad del modelo y también en la implementación del mismo. Se trata de una selección de algoritmos, parámetros y modelado iterativo que hace que las tareas de machine learning sean más sencillas de usar y evitan el hiperajuste manual de las mismas al necesitar menos código.

Para lograrlo existen distintos tipos de enfoques dentro de AutoML:

• Optimización de parámetros: los parámetros e hiperparámetros son parte de los algoritmos de Machine Learning. A medida que aumenta la complejidad de los modelos, aumenta también la cantidad de hiperparámetros a manejar. Con AutoML se puede simplificar y automatizar la iteración experimentación con características y modelos de Machine Learning.
• Ingeniería automática: Crear manualmente todas las funciones que intervienen en un modelo de aprendizaje automático es imposible, por tiempo y recursos. Con AutoML este proceso de ingeniería se reduce en complejidad y tiempo, pudiendo pasar de un trabajo que llevaría días a una tarea que se realiza en tan solo minutos u horas.
• Arquitectura neuronal (NAS): La creación de arquitecturas de redes neuronales es un proceso complejo al que se dedica mucho tiempo. Con AutoML se puede reducir a emplear una red neuronal para encontrar la red neuronal que más se ajuste a las necesidades del proyecto.

¡Fórmate en programación para machine learning!

Como has podido ver, el AutoML es uno de los procesos más importantes dentro de machine learning. El desarrollo de esta disciplina en los últimos años está tomando un gran impulso, lo que lo convierte en uno de los campos profesionales más atractivos. Pero, para poder acceder a él es necesario formarse adecuadamente.

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