• Los analistas de datos y otros profesionales de negocios pueden evitar los principales obstáculos de codificación 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 ajustar los modelos para satisfacer las necesidades cambiantes del negocio. La construcción de un modelo de IA también desata la creatividad, empoderando a los creadores para encontrar la solución justa para sus necesidades específicas. Ya seas un experto en codificación o un principiante total, aquí hay 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.

Plataformas sin código/de bajo código (Más fácil)

Los analistas de datos y otros profesionales de negocios pueden evitar los principales obstáculos de codificación con plataformas sin código o de bajo código. Pecan ofrece una prueba gratuita donde los analistas pueden construir un modelo en minutos.

Este enfoque es sencillo, similar a comprar varios pasteles y glaseados con diferentes sabores para encontrar el mejor sabor, en lugar de hornear desde cero. Empodera a los usuarios para que se centren en el valor comercial final del modelado predictivo sin empantanarse en los detalles del proceso de horneado.

Construir un modelo de IA se vuelve tan simple como arrastrar, soltar y hacer clic. Con una guía completa durante todo el proceso, cualquier persona puede diseñar flujos de trabajo, conectar fuentes de datos comerciales comunes y configurar parámetros del modelo.

Para Pecan, los usuarios solo necesitan estar familiarizados conSQLpara 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 patrones de datos relevantes, haciendo predicciones y guiando decisiones. Son ideales para la toma de decisiones en tiempo real y la implementación rápida sin complicaciones de codificación.

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AutoML (El punto intermedio)

Si las plataformas sin código son como comprar un pastel de diseño y la programación es similar a hornear desde cero, el aprendizaje automático automatizado (AutoML) se asemeja a usar una caja de mezcla para pastel premezclada. Solo agregue los ingredientes húmedos, mezcle y hornee.

Es un enfoque equilibrado que ofrece conveniencia 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. Aunque 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.

Programación tradicional y bibliotecas de aprendizaje automático (Más difícil)

¿Los usuarios dominan Python y bibliotecas populares como scikit-learn, TensorFlow oPyTorch?

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!): considere los ingredientes, las medidas precisas y los tiempos de horneado. Implica prueba y error, experimentando hasta lograr la perfección.

Como analistas de datos experimentados o científicos de datos, los usuarios pueden flexibilizar 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 habilidades técnicas avanzadas y dominio del lenguaje de programación.