El entrenamiento de modelos Machine & Deep Learning son esenciales para los proyectos de IA.

En Babel disponemos de nuestra propia metodología utilizada en procesos de entrenamiento Machine Learning a partir de datos estructurados con el fin de extraer conocimiento útil de los mismos, así como el uso de los principales algoritmos y servicios IA.

Los procedimientos por desarrollar para llevar a cabo esta extracción del conocimiento dependerán en gran medida de la naturaleza de los problemas que se planteen en el modelo a entrenar del cliente, así como de los datos estructurados de que se disponga.

En una primera etapa abordamos la definición del problema objetivo: que nos plantea el cliente. El primer paso nos centramos en la definición detallada del problema que se quiere resolver con el cliente mediante técnicas de ágiles, así como su categorización en la taxonomía propia de este tipo de problemas.  Tanto el tipo de datos como el problema planteado obedecerá a una de estas categorías.

La clave y el éxito de los proyectos de entrenamientos de modelos radica en aprender y entrenar con los datos históricos para realizar inferencias en los datos presentes y poder estimar predicciones a futuro aplicando diferentes técnicas.

En un análisis exploratorio se requiere un análisis estadístico descriptivo de los datos, con el fin de entenderlos y encontrar algunos indicios claros de relaciones causales entre las variables explicativas y la variable objetivo, ya sean a partir de las características medidas o a partir de su evolución temporal. En esta primera fase se estudiará la naturaleza de las variables y calidad de los datos, y se realizará una primera selección de variables y datos de interés.

Modelado: Entrenamiento y validación.

Elección del modelo es un elemento la clave del proceso de entrenamiento bajo Machine Learning. Desde Babel se analizan los posibles modelos estadísticos, algoritmos, metodologías y estrategias con nuestro equipo de doctores.

El entrenamiento del modelo es un proceso iterativo en el que se tratamos de optimizar y mejorar una función y score objetivo, ajustando sus parámetros para que dé el resultado esperado a partir de un conjunto de entrenamiento.