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Iván Sierra y Óscar Ferrer 26/01/2021 Cargando comentarios…
AutoML promete hacer del desarrollo de modelos de machine Learning un juego de niños… ¿Lo consigue? ¿Cuáles son sus limitaciones? ¿Qué necesitamos saber antes de empezar a trabajar con él?
Para hablar de ello contamos con Óscar Ferrer e Iván Sierra. En esta primera parte nos centraremos en conocer AutoML y ver todas las opciones que componen este servicio.
Y para ponértelo fácil, puedes encontrar nuestro podcast en las principales plataformas: Ivoox, Spotify, YouTube, Google Podcast y Apple Podcast.
Cloud AutoML es un servicio que nos permite generar nuestro propio modelo de ML, incluso aunque nuestro conocimiento en este ámbito sea limitado o nulo. Este producto hace uso de algoritmos ya probados y optimizados por Google y utilizando nuestro conjunto de datos, de
Entre sus características, destacamos que:
Depende de las necesidades que tengamos, en la familia de AutoML podemos encontrar 5 tipos de productos:
Este servicio está centrado en modelos ML para clasificación, extracción de entidades y análisis de sentimiento de texto.
Este bloque ofrece diferentes servicios que permiten integrar modelos de Machine Learning, especialmente diseñados para imágenes, como puede ser un clasificador de imágenes o un detector de objetos.
Este servicio se centra en los videos como conjunto de datos y permite generar modelos para clasificar segmentos de vídeos o detectar objetos dentro de tus videos.
Se trata de una herramienta para crear un modelo de traducción, por ejemplo, cuando queremos ajustar la traducción a un contexto como el mundo de los automóviles, la medicina, los seguros, etc.
Es un producto en estado beta que permite generar modelos de ML cuando el conjunto de datos está estructurado. Estos datos pueden estar en csv o en tablas de Bigquery.
Si necesitas seguir profundizando en el tema, en este post te contamos cómo construir una solución de AutoML completamente funcional.
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