3 ways to build your own AI model

• Los analistas de datos y otros profesionales de negocios pueden evitar grandes obstáculos de programación con plataformas sin código o de bajo código.
• Plataformas como Google AutoML, H2O.ai y Azure AutoML automatizan el proceso de entrenamiento, incluyendo la selección de características, el ajuste de hiperparámetros y la evaluación del modelo.

Crear tu propio modelo de IA ofrece una serie de beneficios. Los analistas de datos pueden adaptar las predicciones para incorporar conocimientos específicos del dominio y pueden ajustar los modelos para satisfacer las necesidades siempre cambiantes del negocio. Construir un modelo de IA también libera la creatividad, empoderando a los creadores para encontrar la solución perfecta para sus necesidades específicas. Ya seas un experto en programación o un principiante, aquí tienes tres formas de construir tu primer modelo de IA. Puedes elegir la que mejor se adapte a tus casos de uso, pila tecnológica, sistemas existentes y tipos de datos. Ver también: La FCC respalda a los constructores de fibra con límites de permisos.

Plataformas sin código/bajo código (Más fáciles)

Los analistas de datos y otros profesionales de negocios pueden eludir los principales obstáculos de programación con plataformas sin código o de bajo código. Pecan ofrece una prueba gratuita donde los analistas pueden crear un modelo en minutos. Ver también: Ofcom expone la brecha de cobertura móvil en los trenes del Reino Unido.

Este enfoque es sencillo, similar a comprar varios pasteles y glaseados con diferentes sabores para encontrar el mejor gusto, en lugar de hornear desde cero. Permite a los usuarios centrarse en el valor comercial final del modelado predictivo sin atascarse en los detalles del proceso de horneado. Ver también: La UE reescribe las reglas de soberanía de la infraestructura de IA.

Construir un modelo de IA se vuelve tan simple como arrastrar, soltar y hacer clic. Con una guía completa durante todo el proceso, cualquiera puede diseñar flujos de trabajo, conectar fuentes de datos empresariales comunes y configurar los parámetros del modelo. Ver también: La UE expulsa a los operadores satelitales estadounidenses del espectro.

Para Pecan, los usuarios solo necesitan familiaridad con SQL para aprovechar sus datos para el modelado predictivo.

Aunque carecen de la flexibilidad de las plataformas de bajo código, estas soluciones siguen siendo potentes, comprendiendo rápidamente los patrones de datos relevantes, haciendo predicciones y guiando decisiones. Son ideales para la toma de decisiones en tiempo real y el despliegue rápido sin complicaciones de codificación. Ver también: La FCC exige licencias para los aterrizajes de cables submarinos en EE. UU..

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AutoML (El punto intermedio)

Si las plataformas sin código son como comprar un pastel de diseñador y la programación es como hornear desde cero, el aprendizaje automático automatizado (AutoML) es comparable a usar una caja de mezcla para pastel premezclada. Solo agrega los ingredientes húmedos, mezcla y hornea. Ver también: EE. UU. cierra la laguna legal de los chips de IA en el extranjero.

Es un enfoque equilibrado que ofrece comodidad y personalización. Plataformas como Google AutoML, H2O.ai y Azure AutoML automatizan el proceso de entrenamiento, incluyendo la selección de características, el ajuste de hiperparámetros y la evaluación del modelo. Si bien estas plataformas agilizan el proceso hasta cierto punto, los usuarios aún se benefician del conocimiento del dominio y la experiencia técnica para lograr resultados óptimos. Ver también: La FCC reabre la subasta AWS-3 tras el incumplimiento de Dish.

Programación tradicional y bibliotecas de aprendizaje automático (Más difíciles)

¿Son los usuarios competentes en Python y bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow o PyTorch?

Si es así, pueden utilizar sus habilidades de codificación para construir su propio modelo de IA. Este enfoque es similar a hornear un pastel desde cero (¡sin receta!): considera ingredientes, medidas precisas y tiempos de horneado. Implica prueba y error, experimentando hasta alcanzar la perfección. Ver también: EE.UU. cierra la laguna legal de exportación de chips de IA de Nvidia.

Como analistas de datos o científicos de datos experimentados, los usuarios pueden demostrar sus habilidades de preprocesamiento de datos, selección de algoritmos, entrenamiento y evaluación. Este método es ideal para crear modelos directamente implementables dentro de las organizaciones, pero requiere una destreza técnica avanzada y dominio del lenguaje de programación.