Creación de sistemas de aprendizaje automático con un almacén de características

Capítulo 2. Procesos de aprendizajeautomático

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En uno de mis episodios favoritos de Los Simpson, cuando Homer Simpson se enteró de que el tocino, el jamón y las chuletas de cerdo procedían del mismo animal, no podía creerlo: «Sí, claro, Lisa, un animal maravilloso y mágico». Yo tuve la misma reacción cuando le pedí a ChatGPT 4.1 una definición de canalización de aprendizaje automático. Me dijo que un proceso de aprendizaje automático realiza la recopilación de datos, la ingeniería de características, el entrenamiento de modelos, la evaluación de modelos, la implementación de modelos, el monitoreo de modelos, la inferencia y el mantenimiento. «Sí, claro, GPT, un maravilloso y mágico proceso de aprendizaje automático monolítico», pensé. ¡Incluso afirmaba que su proceso de aprendizaje automático era modular!

No es de extrañar que cuando le pido a diez científicos de datos diferentes una definición de canalización de ML, normalmente obtengo diez respuestas diferentes. No hay acuerdo sobre cuáles son sus entradas y salidas. Si un desarrollador te dice que ha creado su sistema de IA utilizando una canalización de ML, ¿qué información puedes deducir de eso? En mi opinión, el término canalización de ML, tal y como se utiliza actualmente, podría «considerarse perjudicial» a la hora de comunicar la creación de sistemas de IA.¹ En este libro, nos esforzamos por ser más rigurosos. ...