Se requieren varios pasos clave para crear aplicaciones de aprendizaje automático personalizadas de principio a fin. Hoy en día, muchas compañías emplean el ML para aprovechar las tendencias actuales, predecir el comportamiento de los clientes y facilitar el desarrollo continuo. Estas tecnologías futuristas también fomentan la administración eficiente de los datos de diagnóstico y emplean capacidades de automatización basadas en inteligencia artificial en las vías de distribución.
Como ingeniero de software, tendrá que entender como diseñar, desarrollar, implementar y distribuir su propia plataforma personalizada. De esta manera, puede maximizar sus ingresos potenciales y desarrollar una variedad de habilidades, además de prosperar en un sector dinámico. Para comenzar, lea este artículo para aprender a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático desde cero.
Definir un problema de negocio
Antes de comenzar a construir, deberá pensar en un problema comercial común que su aplicación ML resolverá. Necesita saber qué soluciones cognitivas o técnicas se necesitan. A continuación, puede convertir estas soluciones propuestas en una aplicación de software utilizable. Con esto, podrá desarrollar un plan de proyecto inicial para lograr sus objetivos de desarrollo. En esta etapa, es posible que también desee pensar en los parámetros aceptables, las consideraciones éticas y las puntuaciones de la matriz de confusión. De esta manera, puede mejorar las altas tasas de éxito, ahorrar dinero y maximizar el uso de los recursos. Al mismo tiempo, estos procesos facilitan mucho el seguimiento de los resultados de rendimiento y los objetivos de calidad. Absolutamente, definir un problema comercial es un primer paso importante para desarrollar aplicaciones ML de principio a fin.
Integrar la pila de tecnología
Después de eso, puede pasar directamente al desarrollo, la unión y la implementación de su conjunto de tecnologías de desarrollo de aplicaciones de ML. Se encuentran varias herramientas y recursos que son esenciales para agregar a la pila tecnológica. Por ejemplo, desea conocer los registros Docker, Kubernetes, Cargo y Container. Asimismo, es necesario contar con soluciones de software que sean de confianza para la distribución. Para satisfacer estas demandas, muchos equipos emplean programas que aceleren las descargas y la implementación simultánea de grandes cantidades de datos. Con esto, puede facilitar lanzamientos veloces y seguros para los usuarios finales de todo el planeta. Con este método, podrá sortear las limitaciones del retraso de la red y el bajo volumen de banda ancha en línea. Es esencial configurar la pila tecnológica para desarrollar de principio a fin aplicaciones de aprendizaje automático.
Construye tu arquitectura
Con su pila de tecnología completamente ensamblada, es hora de concentrarse en la arquitectura de la aplicación. En estos días, las potentes GPU, los procesadores confiables y el aprendizaje automático robusto le brindan muchas opciones para la arquitectura del sistema. Esto significa que puede alojar los componentes de aprendizaje automático de su aplicación en la nube mediante API seguras. O puede usar kits de desarrollo de software (SDK) en el dispositivo, así como bibliotecas personalizadas. En otros casos, un enfoque híbrido puede ser mejor. Esto es básicamente una combinación de los otros dos enfoques. De hecho, la construcción de la arquitectura es una necesidad absoluta durante el desarrollo de la plataforma ML personalizada.
Construye tu interfaz
Ahora, está listo para construir su interfaz de aplicación de aprendizaje automático. Ensamblar la interfaz es un proceso relativamente simple y directo. Comience cargando sus datos CSV como entrada. Luego puede ajustar sus parámetros de aprendizaje para satisfacer sus necesidades únicas y los requisitos de la aplicación. Una vez que todos estos atributos estén configurados, puede comenzar a agregar todos los detalles necesarios para su entrada.Si todo se ve bien, pase a la fase de salida del modelo. Esto lo ayudará a realizar un seguimiento más detallado de las métricas de rendimiento y la regresión. Ciertamente, el desarrollo front-end es crucial para construir una aplicación exitosa de aprendizaje automático desde cero.
Prueba la aplicación
Ahora, está listo para realizar pruebas sofisticadas en su aplicación ML. Comience por crear un plan de prueba de aplicaciones sofisticado. Para promover errores mínimos y reducción de errores, asegúrese de basar este plan de prueba en los requisitos de su proyecto. Luego, puede comenzar a preparar escenarios de casos de prueba manuales enfocados desde la perspectiva de los usuarios finales. En un esfuerzo por ahorrar tiempo y minimizar la participación humana, comience a automatizar escenarios de prueba utilizando scripts basados en IA. Estos scripts se basan en inteligencia artificial para promover operaciones 24/7, acelerar la toma de decisiones y contratar asistencia digital. Las pruebas profesionales son sin duda esenciales cuando se desarrolla una aplicación de aprendizaje automático efectiva de principio a fin.
Hay varios pasos críticos para desarrollar aplicaciones de software ML personalizadas de principio a fin. Primero, diseñe un problema comercial común. Después de eso, tómese el tiempo para construir su pila de tecnología con las últimas herramientas, recursos y soluciones. Una vez que haya hecho esto, piense en sus requisitos arquitectónicos. Entonces puedes empezar a trabajar en el front-end. Ahora, finalmente está listo para ejecutar pruebas sofisticadas en su plataforma ML avanzada. Siga los puntos destacados anteriormente para aprender a desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático de principio a fin.