Mejor software de aprendizaje activo

¿Qué es el software de aprendizaje activo?

¿Cómo funcionan las herramientas de aprendizaje activo en el aprendizaje automático?

¿Cuáles son las características comunes de las herramientas de aprendizaje activo?

Tipos de herramientas de aprendizaje activo

Las herramientas de aprendizaje activo se pueden clasificar según su enfoque de etiquetado de datos, así como la medida de incertidumbre (instancia informativa) y la puntuación de confianza generada por el modelo. 

Dependiendo del nivel de dificultad del conjunto de datos, las empresas pueden utilizar dos tipos de herramientas de aprendizaje activo.

Síntesis de consultas

Este enfoque es ideal para etiquetar puntos de datos desafiantes que el modelo de ML califica con una puntuación de confianza inusualmente alta. La síntesis de consultas identifica puntos de datos que no se alinean con la distribución general de datos.

• Software de IA generativa: Estas herramientas entrenan algoritmos en grupos de datos no etiquetados creando grupos de puntos de datos informativos basados en distribuciones del mundo real. Utilizan una estructura generador-discriminador, donde el generador produce muestras aleatorias y el discriminador evalúa su autenticidad. Redes generativas antagónicas (GANs) o autoencoders variacionales (VAEs) pueden emplearse para generar instancias de consulta. 
• Entornos simulados:  Estas herramientas generan puntos de datos sintéticos basados en su distancia del límite de clasificación, utilizando aprendizaje activo en entornos simulados. El mejor ejemplo es el piloto automático de Tesla, que se centra en la detección y reconocimiento de objetos del mundo real.

Métodos de muestreo

Los métodos de muestreo seleccionan los puntos de datos más informativos de nuevas corrientes de datos no etiquetados entrantes y determinan la agrupación. Los tipos clave incluyen:

• Muestreo de incertidumbre: Agrupa datos no etiquetados entrantes basados en un umbral preestablecido o puntuación informativa, indicando la incertidumbre del modelo de ML en predecir las clases de estos puntos.
• Muestreo de menor confianza: Apunta a puntos de datos con las puntuaciones de confianza más bajas, indicando alta incertidumbre. Los grupos de datos con las puntuaciones de confianza más bajas se envían para clasificación humana.
• Aprendizaje activo basado en políticas (PAL): Permite el muestreo selectivo basado en flujo en un contexto de refuerzo. Los puntos de datos pasan por un algoritmo de recompensa-penalización y se clasifican dinámicamente según sus características clave.
• Muestreo de margen: Las herramientas de aprendizaje activo de muestreo de margen priorizan los puntos de datos cercanos al límite de clasificación. Las clases competidoras se clasifican según sus medidas de entropía y distancia promedio del límite.
• Muestreo basado en entropía: Solo agrupa los puntos de datos no etiquetados que tienen hipótesis competidoras y son altamente inciertos sobre el etiquetado, señalando así la dificultad del modelo para asignar una clase.
• Muestreo aleatorio: El algoritmo muestrea aleatoriamente puntos no etiquetados entrantes y los agrupa en diferentes grupos. Luego, se evalúan los intervalos de confianza para estos modelos y se clasifican como la etiqueta más cercana.
• Consulta por comité (QBC): Un conjunto de modelos de ML que colectivamente acuerdan o discrepan. Si el consenso indica dificultad para predecir una etiqueta, se recopilan puntos de datos y se pasan al humano en el bucle para el etiquetado humano.
• Herramientas de muestreo de diversidad: Se centran en seleccionar variables de datos heterogéneas que no están etiquetadas en el conjunto de entrenamiento. Estas muestras diversas se juzgan según su puntuación de incertidumbre, medida informativa e intervalo de confianza.
• Cambio de modelo esperado: El modelo de ML solo consulta puntos de datos que se espera que tengan un impacto significativo en la precisión y exactitud, optimizando el rendimiento del modelo a través del reentrenamiento.

¿Cuáles son los beneficios de las herramientas de aprendizaje activo?

Las soluciones de aprendizaje activo son eficientes en recursos para las empresas que dependían en gran medida del software de etiquetado de datos y los anotadores. Veamos algunos de los principales beneficios.

• Rentabilidad: El software de aprendizaje activo se entrena con pequeños conjuntos de datos etiquetados, utilizando aprendizajes previos para predecir clases de datos, reduciendo significativamente la necesidad de un costoso etiquetado de datos.
• Rendimiento del modelo más rápido: Al centrarse en las muestras más informativas, estas herramientas mejoran la precisión de las predicciones y reentrenan modelos en nuevos datos, mejorando el rendimiento en datos de prueba del mundo real.
• Tiempo de comercialización más rápido: El aprendizaje activo acelera el ciclo de desarrollo de máquinas, permitiendo un ensamblaje y despliegue más rápido de modelos a través del manejo colaborativo de datos y entrenamiento dirigido.
• Utilización optimizada de recursos: La colaboración aumentada y el entrenamiento riguroso hacen que estas herramientas sean más eficientes que los algoritmos de ML no supervisados, ahorrando tiempo valioso para los científicos de datos y aliviando el trabajo de los anotadores de datos.
• Mejora de la generalización del modelo: Al usar métricas como puntuaciones de confianza y valores tensoriales, estos modelos aprenden rápidamente por sí mismos, mejorando la eficiencia en datos no vistos y entregando modelos más confiables y generalizados.
• Mejor para la tecnología de autoasistencia: Estas herramientas sobresalen en tareas como detección de objetos para vehículos autónomos, aspiradoras robóticas y sistemas de reconocimiento de voz.

Desafíos de las herramientas de aprendizaje activo 

Incluso las mejores soluciones de aprendizaje activo tienen su propio conjunto de desafíos. Algunos desafíos comunes se mencionan a continuación. 

• Crecimiento de datos: Gestionar conjuntos de datos en constante crecimiento requiere inversiones adicionales en soluciones de gestión de datos o infraestructura de red, lo que puede ser costoso.
• Seguridad y cumplimiento de datos: Asegurar el cumplimiento con el reglamento general de protección de datos (GDPR) y otros estándares legales es crucial al manejar datos. Estas herramientas necesitan características adicionales de seguridad de datos y privacidad para asegurar la protección de datos en todo momento.
• Preservación de datos: Mantener la calidad de los datos a medida que evolucionan puede ser difícil, exigiendo inversiones en software de archivo de datos y copia de seguridad para la preservación.
• Almacenamiento de datos y costo de recuperación: Almacenar y recuperar datos, especialmente imágenes de alta resolución, videos y conjuntos de datos de texto, puede ser costoso. Estas soluciones deben comprimir e indexar eficientemente los datos para equilibrar el manejo y procesamiento para el entrenamiento del modelo.
• Accesibilidad de datos: El acceso limitado a los datos, ya sea en las instalaciones, en la nube o en entornos híbridos, puede obstaculizar el procesamiento.
• Compatibilidad de formatos: Acomodar todos los formatos de datos a menudo requiere conversión o análisis de datos para evitar que formatos diversos afecten el rendimiento del modelo de ML.

Aprendizaje activo vs. aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje activo y el aprendizaje por refuerzo son algoritmos de aprendizaje automático distintos que tienen sus propios enfoques únicos para la predicción de datos.

El aprendizaje activo es una técnica de aprendizaje automático semisupervisada donde un pequeño conjunto de datos etiquetados se combina con uno más grande no etiquetado para el entrenamiento del modelo. Estas herramientas infieren de datos etiquetados y generan puntuaciones de confianza para nuevos puntos de datos, utilizando factores como heurísticas, distribución de probabilidad y distancia de los límites de clasificación. Si el modelo está inseguro sobre una etiqueta, consulta a un anotador humano. El aprendizaje activo se utiliza ampliamente en síntesis de imágenes, visión por computadora y detección de objetos.

En contraste, el aprendizaje por refuerzo no es supervisado ni no supervisado. Entrena a un agente observando sus acciones en varios escenarios, utilizando un sistema de recompensas y penalizaciones para fomentar el comportamiento positivo y desalentar los errores. Los errores desencadenan un ciclo de retroalimentación, donde un humano guía al agente para alinearse con nuevos valores. Este proceso iterativo fomenta la toma de decisiones, el ensayo y error, y la predicción dinámica de datos. El aprendizaje por refuerzo se aplica principalmente en juegos, robótica y automatización.

Casos de uso de herramientas de aprendizaje activo

Las herramientas de aprendizaje activo tienen un amplio conjunto de aplicaciones prácticas en diversas industrias. Exploremos algunos casos de uso para tareas clave de asistencia de IA.

• Visión por computadora: Las empresas que trabajan con conjuntos de datos cortos y altos costos computacionales utilizan estas herramientas colaborativas para detectar, localizar y clasificar objetos externos con menos tiempo, recursos y esfuerzo de producción de los equipos de ML.
• Detección de objetos: Estas herramientas reducen la mano de obra necesaria para alimentar grandes conjuntos de imágenes para el proceso de detección de objetos. Esto es especialmente útil cuando el modelo necesita declarar la clase de cada componente externo y etiquetarlos sin error.
• Clasificación de imágenes: Estas herramientas son fundamentales en la clasificación de imágenes estáticas o dinámicas al refinar iterativamente el modelo de ML. También se utilizan para imágenes médicas y simplificar e identificar enfermedades y su patología.
• Restauración de imágenes: Estas herramientas pueden reparar imágenes astilladas o borradas analizando el estilo y la plantilla de la imagen y comparándola con datos no etiquetados. Estas herramientas se utilizan ampliamente para la edición de fotos, imágenes satelitales, archivo digital y edición de fotos.
• Procesamiento de lenguaje natural: Estas herramientas se pueden utilizar para análisis de sentimientos y modelado secuencial. Al entrenarse con menos muestras de datos, pueden aprender activamente la representación de vectores de palabras y usar los datos para analizar nuevas secuencias de texto.
• Soluciones de reconocimiento de voz: Estas herramientas también se pueden utilizar para tecnología de asistencia de voz como Amazon Echo, Google Home o Microsoft Cortana. Se pueden programar con un conjunto de datos de pregunta-respuesta inicial y pueden aprender de comandos dictados externamente. 

Software y servicios relacionados con herramientas de aprendizaje activo

Las herramientas de aprendizaje activo carecen de alternativas directas, pero el siguiente software relacionado puede complementarlas. Estas herramientas ayudan a reducir los costos de datos, ahorrar recursos y acelerar la producción de modelos de ML. 

• Plataformas de MLOps: MLOps apoya el despliegue, validación, pruebas y ciclos de producción de modelos de ML. Aunque no está directamente vinculado al aprendizaje activo, asegura una mayor agilidad, eficiencia y velocidad de producción de sistemas de aprendizaje activo bien entrenados.
• Software de etiquetado de datos: El software de etiquetado de datos es esencial para etiquetar campos de datos para el entrenamiento del modelo. Potencia el software de aprendizaje activo al alimentarlo con los datos correctos y etiquetados con precisión, con base en los cuales el modelo agrupa y etiqueta otros puntos de datos.
• Plataformas de ciencia de datos y aprendizaje automático: Esta suite ofrece características integrales como análisis de datos, preparación de datos, visualización de datos, entrenamiento de modelos, interpretación estadística, validación y pruebas. Es un buen entorno de datos integrado donde una herramienta de aprendizaje activo podría funcionar sin problemas.

Precios del software de aprendizaje activo

Las herramientas de aprendizaje activo ofrecen varios modelos de precios, con costos típicamente influenciados por factores como características, número de usuarios, escala de implementación y el nivel de soporte y capacitación necesarios. Los modelos de precios comunes incluyen:

• Basado en suscripción: Este es el modelo más común, donde los usuarios pagan una tarifa recurrente por acceso continuo a la herramienta.
• Pago por uso: En este modelo, los usuarios son cobrados según su uso real, a menudo medido por el número de puntos de datos procesados o etiquetas creadas.
• Pago único: Este modelo requiere un único pago inicial por una licencia perpetua, otorgando acceso indefinido al software.

En promedio, los precios pueden variar desde unos pocos cientos de dólares por mes para licencias básicas hasta miles o incluso decenas de miles para soluciones a nivel empresarial con soporte y personalización extensivos.

La mayoría de las herramientas ofrecen planes de precios flexibles para adaptarse a diferentes presupuestos y necesidades, y la mayoría de los proveedores ofrecen versiones de prueba o demostraciones para que los usuarios prueben las características antes de comprometerse.

¿Qué empresas deberían comprar herramientas de aprendizaje activo?

Cualquier industria o empresa con un equipo de desarrollo puede emplear una herramienta de aprendizaje activo. A continuación se presentan algunas de las principales empresas que pueden beneficiarse de la compra de una. 

• Instituciones financieras manejan datos complejos para tareas como control de crédito, análisis de riesgos, gestión de cuentas y aprobaciones de préstamos. Las herramientas de aprendizaje activo reducen la complejidad de los datos, aceleran el etiquetado de datos y proporcionan predicciones oportunas para estas tareas críticas.
• Organizaciones de salud gestionan datos diversos, incluidos registros médicos, información de pacientes y resultados de laboratorio, para actividades como investigación y distribución de medicamentos. Las soluciones de aprendizaje activo almacenan, gestionan y recuperan estos datos de manera inteligente, asegurando operaciones fluidas.
• Bufetes de abogados se benefician del aprendizaje activo al categorizar y etiquetar documentos legales, lo que optimiza la revisión de documentos, la investigación legal, la toma de decisiones y la redacción, permitiendo un análisis de casos más rápido y preciso.
• Agencias gubernamentales utilizan herramientas de aprendizaje activo para diseñar políticas, marcos regulatorios, iniciativas electorales y programas de bienestar. Estas herramientas analizan los resultados de políticas pasadas para informar nuevas directrices.
• Instituciones educativas utilizan el aprendizaje activo para crear currículos de aprendizaje electrónico, organizar webinars y proporcionar retroalimentación instantánea, mejorando los entornos de aprendizaje y simplificando las tareas administrativas.
• Empresas de retail y manufactura aplican el aprendizaje activo para etiquetar datos de la cadena de suministro, pronosticar la demanda y mejorar el control de calidad. Esto permite optimizar el almacenamiento, reducir el desperdicio y mejorar la satisfacción del cliente.

Cómo elegir las mejores herramientas de aprendizaje activo

Seleccionar la herramienta de aprendizaje activo adecuada para su proyecto requiere una consideración cuidadosa de varios factores mencionados a continuación. Asegúrese de involucrar a sus equipos de datos y aprendizaje automático para tomar una decisión informada y eficiente.

1. Defina objetivos y requisitos: Estas herramientas son beneficiosas solo si hay una comprensión clara de los datos comerciales y las necesidades de los científicos de datos. Identifique el caso de uso específico (por ejemplo, clasificación de imágenes, PLN o detección de anomalías) y asegúrese de que la herramienta se alinee con sus tipos de datos y complejidad de tareas.

2. Identifique características clave:

• Compatibilidad del modelo: Asegúrese de que la herramienta se integre bien con sus marcos de ML existentes.
• Estrategias de muestreo: Busque métodos comunes como muestreo de incertidumbre, consulta por comité y muestreo basado en desacuerdo.
• Escalabilidad: La herramienta debe manejar grandes conjuntos de datos y creciente complejidad sin comprometer el rendimiento.
• Facilidad de uso: Considere qué tan rápido su equipo puede volverse competente en el uso del software.
• Soporte y documentación: Verifique la existencia de tutoriales completos, foros y soporte receptivo para asistir a su equipo.

3. Considere el costo y la licencia: Revise los modelos de precios y las opciones de prueba. Considere el equilibrio entre costo, características y escalabilidad, mientras se mantiene dentro de su presupuesto.

4. Pruebe y compare: Use demostraciones para probar características, evaluar el rendimiento en sus conjuntos de datos y leer reseñas de usuarios para obtener información adicional.

5. Realice una prueba piloto: Después de seleccionar un proveedor, tome una demostración personalizada para experimentar el software de primera mano. Esto ayuda a asegurar un proceso de toma de decisiones fluido.

6. Verificaciones post-implementación: Suscríbase al mejor plan para su empresa, y después de la implementación, realice pruebas de control de calidad utilizando sus datos. Asegúrese de que la plataforma mantenga escalabilidad, eficiencia y acceso basado en roles. A largo plazo, evalúe el rendimiento general y el ROI para rastrear el crecimiento empresarial.

¿Quién usa herramientas de aprendizaje activo?

A continuación se presentan algunos tipos de profesionales que pueden usar software de aprendizaje activo.

• Administradores de TI utilizan herramientas de aprendizaje activo para optimizar la infraestructura de datos para un entrenamiento y despliegue de modelos seguro y eficiente. Al analizar patrones de usuario, pueden detectar y responder a amenazas de seguridad de manera más efectiva.
• Científicos de datos aplican el aprendizaje activo para mejorar la precisión del modelo y la velocidad de desarrollo al centrarse en puntos de datos inciertos, reducir los costos de etiquetado y refinar los datos más informativos para el entrenamiento.
• El aprendizaje activo ayuda a analistas de datos a automatizar la exploración de datos, centrándose en puntos de datos marcados que son críticos para la toma de decisiones. Este enfoque acelera el análisis, mejora la precisión y reduce la necesidad de clasificación manual.

Equipos clave que se benefician del aprendizaje activo:

• Equipos de aprendizaje automático supervisan todo el ciclo del modelo de ML y desarrollan estrategias de pronóstico. Las herramientas de aprendizaje activo mejoran la calidad de los datos y la escalabilidad, mejorando los resultados de pronóstico. También exploran nuevas técnicas, evalúan algoritmos y integran el aprendizaje activo en las tuberías existentes.
• Equipos de operaciones de datos aseguran la calidad de los datos y monitorean el rendimiento del modelo para prevenir la degradación. Utilizan el aprendizaje activo para extraer información de la retroalimentación del cliente y colaboran entre departamentos para mejorar la retención y promover mejoras de productos.

Tendencias de herramientas de aprendizaje activo

En la actualidad, la necesidad de algoritmos de ML altamente ágiles que puedan gestionar y almacenar grandes volúmenes de datos está creciendo rápidamente. Aquí está cómo las herramientas de aprendizaje activo pueden contribuir a esta tendencia.

• Alternativa de almacenamiento de datos: El archivo de datos activo ha surgido como una solución de gestión de datos más inteligente. El usuario puede mover datos inactivos o menos utilizados con frecuencia a sistemas de almacenamiento más baratos. Esto puede ayudar a los usuarios a acceder a datos de calidad con facilidad y reducir los costos de almacenamiento de datos. Las mejores herramientas de aprendizaje activo también pueden ayudar a gestionar y recuperar contenidos de datos, ahorrando así en almacenamiento de datos y software de gestión de bases de datos inversiones.
• AI/MLOps para la automatización de la gestión de sistemas de almacenamiento: AI y MLOps simplifican el almacenamiento y recuperación de datos utilizando bibliotecas de software y automatizando el acceso, permitiendo que los modelos trabajen más fácilmente con los datos. Al utilizar técnicas poderosas de análisis predictivo, estas herramientas pueden detectar problemas potenciales como fallos de almacenamiento, fugas de datos y fallos del sistema, manteniendo los datos almacenados seguros.

Investigado y escrito por Michael Pigott

Revisado y editado por Jigmee Bhutia