7 grandes desafíos que enfrentan los profesionales del aprendizaje automático

En Machine Learning , ocurre un proceso de análisis de datos para construir o entrenar modelos. Está en todas partes; desde recomendaciones de productos de Amazon hasta autos sin conductor, tiene un gran valor en todo momento. Según las últimas investigaciones, se espera que el mercado mundial de aprendizaje automático crezca un 43 % para 2024. Esta revolución ha aumentado en gran medida la demanda de profesionales del aprendizaje automático. Los trabajos de inteligencia artificial y aprendizaje automático han observado una tasa de crecimiento significativa del 75% en los últimos cuatro años, y la industria está creciendo continuamente. Una carrera en el dominio del aprendizaje automático ofrece satisfacción laboral, excelente crecimiento, salario increíblemente alto, pero es un proceso complejo y desafiante. 

Hay muchos desafíos que enfrentan los profesionales del aprendizaje automático para inculcar habilidades de ML y crear una aplicación desde cero. ¿Cuáles son estos desafíos? En este blog, discutiremos siete desafíos principales que enfrentan los profesionales del aprendizaje automático. Echemos un vistazo.

1. Mala calidad de los datos

Los datos juegan un papel importante en el proceso de aprendizaje automático. Uno de los problemas importantes a los que se enfrentan los profesionales del aprendizaje automático es la ausencia de datos de buena calidad. Los datos sucios y ruidosos pueden hacer que todo el proceso sea extremadamente agotador. No queremos que nuestro algoritmo haga predicciones inexactas o defectuosas. Por lo tanto, la calidad de los datos es esencial para mejorar el resultado. Por lo tanto, debemos asegurarnos de que el proceso de preprocesamiento de datos, que incluye la eliminación de valores atípicos, el filtrado de valores faltantes y la eliminación de características no deseadas, se realice con el máximo nivel de perfección.  

2. Desajuste de los datos de entrenamiento

Este proceso ocurre cuando los datos no pueden establecer una relación precisa entre las variables de entrada y salida. Simplemente significa tratar de entrar en jeans demasiado pequeños. Significa que los datos son demasiado simples para establecer una relación precisa. Para superar este problema:

• Maximiza el tiempo de entrenamiento
• Mejorar la complejidad del modelo.
• Agregar más características a los datos
• Reducir los parámetros regulares
• Aumentar el tiempo de entrenamiento del modelo.

3. Sobreajuste de datos de entrenamiento

El sobreajuste se refiere a un modelo de aprendizaje automático entrenado con una gran cantidad de datos que afectan negativamente su rendimiento. Es como tratar de encajar en jeans de gran tamaño. Desafortunadamente, este es uno de los problemas importantes que enfrentan los profesionales del aprendizaje automático. Esto significa que el algoritmo se entrena con datos ruidosos y sesgados, lo que afectará su rendimiento general. Entendamos esto con la ayuda de un ejemplo. Consideremos un modelo entrenado para diferenciar entre un gato, un conejo, un perro y un tigre. Los datos de entrenamiento contienen 1000 gatos, 1000 perros, 1000 tigres y 4000 conejos. Entonces hay una probabilidad considerable de que identifique al gato como un conejo. En este ejemplo, teníamos una gran cantidad de datos, pero estaban sesgados; por lo tanto, la predicción se vio afectada negativamente.  

Podemos abordar este problema de la siguiente manera:

• Analizando los datos con el máximo nivel de perfección.
• Utilizar la técnica de aumento de datos
• Eliminar valores atípicos en el conjunto de entrenamiento
• Seleccione un modelo con menos características

Para saber más, puedes visitar aquí .

4. El aprendizaje automático es un proceso complejo

La industria del aprendizaje automático es joven y está en constante cambio. Se están llevando a cabo experimentos rápidos y de prueba. El proceso se está transformando y, por lo tanto, existen altas posibilidades de error, lo que hace que el aprendizaje sea complejo. Incluye analizar los datos, eliminar el sesgo de datos, entrenar datos, aplicar cálculos matemáticos complejos y mucho más. Por lo tanto, es un proceso realmente complicado que es otro gran desafío para los profesionales del aprendizaje automático.

5. Falta de datos de entrenamiento

La tarea más importante que debe realizar en el proceso de aprendizaje automático es entrenar los datos para lograr un resultado preciso. Una menor cantidad de datos de entrenamiento producirá predicciones inexactas o demasiado sesgadas. Entendamos esto con la ayuda de un ejemplo. Considere un algoritmo de aprendizaje automático similar a entrenar a un niño. Un día decidiste explicarle a un niño cómo distinguir entre una manzana y una sandía. Tomarás una manzana y una sandía y le mostrarás la diferencia entre ambas en función de su color, forma y sabor. De esta manera, pronto, alcanzará la perfección en diferenciar entre los dos. Pero, por otro lado, un algoritmo de aprendizaje automático necesita una gran cantidad de datos para distinguir. Para problemas complejos, incluso puede requerir millones de datos para ser entrenados.

6. Implementación lenta

Este es uno de los problemas comunes que enfrentan los profesionales del aprendizaje automático. Los modelos de aprendizaje automático son muy eficientes para proporcionar resultados precisos, pero requieren una enorme cantidad de tiempo. Los programas lentos, la sobrecarga de datos y los requisitos excesivos suelen tardar mucho tiempo en proporcionar resultados precisos. Además, requiere una supervisión y un mantenimiento constantes para ofrecer el mejor resultado.

7. Imperfecciones en el algoritmo cuando los datos crecen

Así que ha encontrado datos de calidad, los ha entrenado de forma asombrosa y las predicciones son realmente concisas y precisas. ¡¡Yay, has aprendido a crear un algoritmo de aprendizaje automático!! Pero espera, hay un giro; el modelo puede volverse inútil en el futuro a medida que crezcan los datos. El mejor modelo del presente puede volverse inexacto en el Futuro venidero y requerir una mayor reorganización. Por lo tanto, necesita una supervisión y un mantenimiento regulares para que el algoritmo siga funcionando. Este es uno de los problemas más agotadores que enfrentan los profesionales del aprendizaje automático.

Conclusión: el aprendizaje automático está listo para traer una gran transformación en tecnología. Es una de las tecnologías de más rápido crecimiento utilizada en diagnóstico médico, reconocimiento de voz, entrenamiento robótico, recomendaciones de productos, vigilancia por video, y esta lista continúa. Este dominio en constante evolución ofrece una inmensa satisfacción laboral, excelentes oportunidades, exposición global y un salario exorbitante. Es una tecnología de alto riesgo y alta rentabilidad. Antes de comenzar su viaje de aprendizaje automático, asegúrese de examinar cuidadosamente los desafíos mencionados anteriormente. Para aprender esta fantástica tecnología, debe planificar cuidadosamente, ser paciente y maximizar sus esfuerzos. ¡Una vez que ganes esta batalla, podrás conquistar el futuro del trabajo y conseguir el trabajo de tus sueños!