{"id":7624,"date":"2023-02-14T16:31:20","date_gmt":"2023-02-14T16:31:20","guid":{"rendered":"https:\/\/komorebi.ai\/?p=7624"},"modified":"2023-03-28T08:03:43","modified_gmt":"2023-03-28T08:03:43","slug":"ingenieros-vs-investigadores-diferencias-en-los-proyectos-de-ml","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/komorebi.ai\/es\/ingenieros-vs-investigadores-diferencias-en-los-proyectos-de-ml\/","title":{"rendered":"Ingenieros vs Investigadores. Diferencias en los proyectos de ML"},"content":{"rendered":"\t\t
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Muchas veces hemos o\u00eddo que para ser experto en Inteligencia Artificial necesitas tener un doctorado (PhD) o master (MsC). \u00bfEs correcto?<\/p>\n

Nosotros creemos que no necesariamente.<\/p>\n

Existen diferencias notables en los proyectos de Aprendizaje Autom\u00e1tico (ML), entre el rigor cient\u00edfico de los investigadores y los ingenieros en el sector empresarial, es decir, entre el mundo acad\u00e9mico de la Investigaci\u00f3n y lo que necesitan las empresas.<\/p>\n

La historia de la aplicaci\u00f3n del aprendizaje autom\u00e1tico es relativamente nueva y pocas empresas, fuera de las grandes tecnol\u00f3gicas, estaban haciendo algo en este campo hace s\u00f3lo unos a\u00f1os.<\/p>\n

La mayor\u00eda de las personas con experiencia en ML la han adquirido a trav\u00e9s del mundo acad\u00e9mico. As\u00ed es como nace Komorebi en 2019, como spin-off del Instituto de Ciencias Matem\u00e1ticas del CSIC, el centro de referencia para la investigaci\u00f3n matem\u00e1tica en Espa\u00f1a, y uno de los centros m\u00e1s punteros a nivel mundial. <\/p>\n

Los socios fundadores son investigadores en F\u00edsica, Matem\u00e1ticas e Ingenier\u00eda Inform\u00e1tica pertenecientes a la \u00e9lite acad\u00e9mica, con premios y distinciones, amplia experiencia internacional y fuertes lazos con la comunidad cient\u00edfica que ha liderado la revoluci\u00f3n de la ciencia de datos.<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Vigilancia Tecnol\u00f3gica Activa\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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La velocidad y aceleraci\u00f3n de introducci\u00f3n de nuevos descubrimientos sobre la Inteligencia Artificial, hace necesario m\u00e1s que nunca contar con un proceso organizado, selectivo y permanente, de captar y analizar informaci\u00f3n para aplicarla en los proyectos y productos que ofrecemos. <\/p>\n

Victor Gallego<\/strong><\/a> es nuestro Chief Research Officer y coordina un grupo de personas sistematizando la recopilaci\u00f3n y tratamiento de la informaci\u00f3n, con el objetivo de estar siempre actualizados en cuanto al estado del arte se refiere.\n<\/p>\n

La investigaci\u00f3n nos permite desarrollar las soluciones m\u00e1s innovadoras y multimodales.\n<\/p><\/strong>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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El ML en producci\u00f3n es muy diferente del ML en investigaci\u00f3n <\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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S\u00ed, tenemos vocaci\u00f3n investigadora y rigor cient\u00edfico, pero hemos aprendido a trabajar con las restricciones y limitaciones del mundo real<\/strong> en los proyectos de transferencia que hemos realizado y que ha asentado las bases de nuestra actividad de consultor\u00eda en Komorebi. <\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son esas diferencias? \n<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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\nObjetivo. <\/b> En la Investigaci\u00f3n el objetivo m\u00e1s com\u00fan se centra en las m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n de prestaci\u00f3n del modelo y a poder ser que alcance los resultados m\u00e1s avanzados (State of the Art – SOTA) en un conjunto de datos de referencia mientras que, en Producci\u00f3n, m\u00e1s asociado a un negocio, hay muchas partes implicadas o interesadas en la puesta en producci\u00f3n de un sistema de ML. Cada parte interesada tiene su propio objetivo y no tienen porqu\u00e9 correlacionarse o estar alineadas con las m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n.<\/p>\n

Los datos<\/b> siempre traen una realidad m\u00e1s compleja. \n<\/p>\n

Si bien en la Investigaci\u00f3n se cuentan con datos limpios, est\u00e1ticos y normalmente fijados de antemano, en producci\u00f3n los datos normalmente se encuentran desordenados, con cambios constantes, es una suma de datos hist\u00f3ricos y en tiempo real, est\u00e1n sesgados y lo peor es que no se sabe hasta qu\u00e9 punto y, traen consigo una preocupaci\u00f3n por la privacidad y la normativa.<\/p>\n

Adem\u00e1s, en los proyectos de NLP, en ocasiones no se pueden utilizar modelos preentrenados al carecer en lengua espa\u00f1ola un modelo espec\u00edfico en un contexto espec\u00edfico o dominio, como por ejemplo en el proyecto de Legaltech para Lefebvre.\n<\/p>\n

La prioridad o el foco en computaci\u00f3n<\/b> en la Investigaci\u00f3n est\u00e1 en la fase de entrenamiento, optimizarlo para hacer los m\u00e1ximos experimentos posibles y obtener las mejores m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n. En Producci\u00f3n la prioridad es la inferencia. Queremos poder hacer el m\u00e1ximo n\u00famero de predicciones por segundo para evitar una excesiva latencia o problemas con nuestros usuarios. \n<\/p>\n

Queremos la m\u00e1xima precisi\u00f3n en inferencia con el m\u00ednimo coste computacional. Por ejemplo, en la Banca, para la detecci\u00f3n de fraude en tarjetas de cr\u00e9dito, el desaf\u00edo era la necesidad de realizar inferencia de modelos en tiempo real para que el cliente no perciba retraso al realizar el pago. En este caso, una baja latencia implica un alto rendimiento.<\/p>\n

La interpretabilidad de los modelos<\/b> para las empresas es importante, especialmente, si esa IA toma decisiones claves sobre el negocio o clientes. En primer lugar, para que la empresa y los usuarios finales, entiendan por qu\u00e9 se toma una decisi\u00f3n, de modo que puedan confiar en un modelo y detectar los posibles sesgos<\/b>.<\/p>\n

En segundo lugar, es importante para que los desarrolladores puedan depurar y mejorar un modelo. <\/p>\n

Dado que la mayor parte de la investigaci\u00f3n en ML se sigue evaluando en funci\u00f3n del rendimiento del modelo, los investigadores no tienen incentivos para trabajar en la interpretabilidad ni en reducir los sesgos del mismo. <\/p>\n

Por \u00faltimo, resaltar que el \u00e1rea de MLOps<\/b> en un entorno de Producci\u00f3n es fundamental para tener \u00e9xito y poder desplegar varios modelos a la vez y conseguir que el ML sea exitoso en la empresa. \n<\/p>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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