{"id":698,"date":"2018-08-11T13:30:43","date_gmt":"2018-08-11T11:30:43","guid":{"rendered":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/?p=698"},"modified":"2018-08-17T11:33:20","modified_gmt":"2018-08-17T09:33:20","slug":"chefs-para-la-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.muycomputerpro.com\/universo-lenovo\/chefs-para-la-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Chefs para la Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"

El Dr. Ajay Dholakia, Principal Engineer en el Lenovo Data Center Group ha publicado un art\u00edculo<\/a> (en ingl\u00e9s) sobre la situaci\u00f3n actual de la Inteligencia Artificial en las empresas y los retos que plantea<\/strong>. En \u00e9l da un repaso a todos los elementos del ecosistema de la IA y hace una curiosa analog\u00eda entre los datos y los alimentos.<\/p>\n

Menciona que la comparaci\u00f3n mas habitual se produce entre los datos y el petr\u00f3leo, pero cree que es m\u00e1s acertado compararlo con los alimento<\/strong>s. Los datos son el alimento que necesitamos hoy para sobrevivir y crecer. Adem\u00e1s, al contrario que el petr\u00f3leo, los alimentos son un recurso natural que se puede cultivar o hacer crecer de modo organizado.<\/p>\n

Este camino de la granja a la mesa implica el crecimiento y recogida de comida, el procesamiento y preparaci\u00f3n de los alimentos, la transformaci\u00f3n de los mismos mediante recetas y, finalmente, su presentaci\u00f3n en forma de apetitosa comida. Por lo que argumenta el Dr. Dholakia, todo este proceso guarda grandes similitudes con lo que requiere el tratamiento de los datos para hacer un buen aprovechamiento de los mismos en las empresas.<\/p>\n

Desde el origen<\/h3>\n

El profesor recalca que los datos tienen ra\u00edces y gravedad. Los datos tienden a estar all\u00ed donde se han creado<\/strong> y atraen el crecimiento de datos similares en su cercan\u00eda. Esto hace que las empresas se planteen extraer todo el valor posible de los datos que ya tienen y que seguir\u00e1n generando all\u00ed mismo<\/strong>. Todo esto lleva a disponer de unas capacidades de c\u00f3mputo suficientes para extraer el valor de sus datos dentro de la misma compa\u00f1\u00eda. Siguiendo su analog\u00eda aqu\u00ed hablar\u00edamos de la adquisici\u00f3n y cultivo de alimentos locales.<\/p>\n

La primera fase ser\u00eda la recogida de datos en bruto<\/strong>, que requiere la ingesta, transformaci\u00f3n y almacenamiento de la informaci\u00f3n. Los datos estructurados ir\u00edan a bases de datos y data warehouses, los datos sin estructurar se guardar\u00edan en cl\u00fasteres Hadoop y los datos semi-estructurados en combinaciones de los dos anteriores.<\/p>\n

Tratamiento de los alimentos (datos)<\/h3>\n

El siguiente paso consiste en la extracci\u00f3n y preparaci\u00f3n de conjuntos de datos espec\u00edficos<\/strong> que luego se pueden usar para entrenar los modelos de Machine Learning y Deep Learning. El hom\u00f3logo en la alimentaci\u00f3n ser\u00eda la fase de lavado, limpieza y corte de los alimentos en bruto as\u00ed como su clasificaci\u00f3n en grupos de cara a ser usados en las distintas recetas.<\/p>\n

M\u00e1s tarde llega el turno del entrenamiento y la evaluaci\u00f3n de los modelos<\/strong> implica una gran labor por parte de los cient\u00edficos de datos (que tambi\u00e9n participan en la fase anterior) para llegar a modelos (recetas) adecuados.<\/p>\n

A continuaci\u00f3n pasar\u00edamos a la fase de inferencia<\/strong>, en la que se incorporar\u00eda el modelo en la aplicaci\u00f3n que lo va a emplear para obtener mejores conclusiones a partir de los datos. En esta etapa el\u00a0Dr. Ajay Dholakia recalca que \u00abal igual que aprendimos con Cloud Computing y Big Data, debemos evitar hacer proyectos experimentales aislados. Casi tres cuartas partes de estos proyectos fracasaron. La empresa debe experimentar un profundo cambio en la forma en la que opera\u00bb.<\/p>\n

Aconseja elegir una funci\u00f3n de negocio como objetivo para la adopci\u00f3n de la IA<\/strong>, que ser\u00eda como elegir el tipo de cocina a desarrollar. Luego se lanzar\u00eda un programa piloto, se le enviar\u00edan datos y se explorar\u00edan modelos de Machine Learning y Deep Learning mediante entrenamiento y benchmarking. Esto ser\u00eda como elegir las recetas y los men\u00fas.<\/p>\n

Entonces se seleccionar\u00edan los modelos mejores entrenados y se incorporar\u00edan a la aplicaci\u00f3n objetivo. A partir de este momento se obtendr\u00edan todas las ventajas de este proceso y habr\u00eda que trabajar con un sistema de refinamiento progresivo para mantener el modelo totalmente actualizado.A posteriori se llevar\u00edan estos aprendizajes a otras funciones de negocio de la organizaci\u00f3n.<\/p>\n

Una analog\u00eda de extremo a extremo<\/h3>\n

El desarrollo de modelos de Machine Learning y Deep Learning se asemeja a la preparaci\u00f3n de estos alimentos mediante recetas de cocina, y la puesta en producci\u00f3n de estos modelos una vez entrenados ser\u00eda equivalente al emplatado y el momento de servir los platos preparados.<\/p>\n

Para el reci\u00e9n llegado el proceso de desarrollo de recetas y cocinado puede parecer pr\u00e1cticamente magia, pero para los que ya tienen cierta experiencia o, como dice el Dr.\u00a0Dholakia \u00aba los que se beneficien del conocimiento de Lenovo en estas \u00e1reas\u00bb el proceso puede ser muy, pero que muy positivo.<\/p>\n

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