El aprendizaje automático es como realizar un gran experimento – la esencia de este fascinante campo. Estos experimentos impulsan nuestro viaje hacia adelante, pero debemos darnos cuenta de que no todos los ensayos tienen la misma importancia. Si bien algunos pueden generar impactos comerciales sustanciales, otros pueden no alcanzar la meta. Sin embargo, lo que es realmente desconcertante es que la selección hábil de los experimentos correctos, su organización eficaz y su perfeccionamiento para lograr el máximo impacto a menudo quedan sin explorar en los confines de la educación estándar en aprendizaje automático.
Esta brecha en la comprensión a menudo resulta desconcertante. Para quienes recién se adentran en el mundo del aprendizaje automático, existe el riesgo de suponer que la resolución de problemas implica arrojar imprudentemente todas las soluciones posibles a la mezcla, cruzando los dedos para que haya un golpe de suerte. Pero tengan la seguridad de que eso está a galaxias de distancia de la realidad.
Para ser claros, no nos adentraremos en las complejidades de las pruebas en línea y fuera de línea ni en el amplio ámbito de las pruebas A/B con todas sus diversas iteraciones. En cambio, nos sumergiremos en el proceso que ocurre antes y después de que se lleve a cabo el experimento real. Surgen preguntas: ¿Cómo podemos determinar astutamente qué caminos vale la pena explorar? ¿Cuál es el plan de juego cuando los resultados del experimento son decepcionantemente bajos? ¿Cómo podemos optimizar nuestro enfoque con la máxima eficiencia?
En términos más generales, planteemos la pregunta más importante: ¿cómo se puede extraer la máxima esencia de los experimentos de aprendizaje automático? Aquí, a su alcance, se encuentran cinco estrategias sencillas listas para su adopción:
Paso 1: Elige sabiamente tus experimentos
¡Hola, compañero entusiasta del aprendizaje automático! ¿Alguna vez has sentido el torbellino de preguntas que dan vueltas en tu mente? ¿Deberíamos descartar esa función? ¿Quizás agregar una capa de red neuronal adicional? ¿O qué tal si le damos una oportunidad a esa biblioteca supuestamente turboalimentada? Créeme, todos hemos estado allí y las posibilidades son tan infinitas como tu curiosidad.
Pero aquí está el truco: tu tiempo es precioso y tu presupuesto es un poco ajustado. Entonces, ¿cómo sabes dónde concentrar tu energía experimental? Vamos a explicarlo con algunos consejos prácticos:
Lo primero es lo primero: Saca a relucir a tu detective interior. Tómate un respiro y ponte cómodo con tu modelo actual. Echa un vistazo a sus rincones y recovecos para detectar los huecos. ¿En qué aspectos tiene más problemas? Esos huecos son tus pepitas de oro, tus mejores opciones para experimentar.
Característica o fantasía: Piense en lo que hace que su modelo funcione. Si se trata de una vida sencilla con solo unas pocas características, sus experimentos deberían girar en torno al descubrimiento de características. Por otro lado, si se trata de un modelo de regresión logística relajado, ajustar la arquitectura del modelo puede ser el punto de partida para la magia.
Omite lo obvio: Imagínese esto: está a punto de saltar a la esfera de la experimentación, pero ¡espere! ¿Ha hecho los deberes? Si los investigadores ya están de acuerdo con una pregunta que usted está ansioso por explorar, tal vez no necesite reinventar la rueda. Confíe en la investigación a menos que tenga razones de peso para pensar lo contrario.
Claridad de la misión, lo antes posible: Despeja la niebla antes de entrar en el terreno de los experimentos. ¿Cómo se supone que debe ser el éxito? Define esos criterios de éxito antes de empezar, porque si no estás seguro de qué es el éxito, ¿cómo sabrás siquiera cuándo lo has alcanzado? He visto modelos estancadas en el limbo porque la línea de meta seguía moviéndose. No seas ese modelo: define tu baile de la victoria antes de que comience el espectáculo.
Así que, mi amigo amante de la experimentación, recuerda esta hoja de ruta mientras te sumerges en el mar de posibilidades: elige lo brillante, aprende de lo que sabes y define el éxito antes de dar el salto. ¡Feliz experimentación!
Paso 2: Comience con una hipótesis audaz
Bien, ¡es hora de ponerte la gorra de pensamiento científico! Como en un laboratorio, donde los experimentos comienzan con hipótesis, tu recorrido en el aprendizaje automático debería empezar con una corazonada muy clara. Estamos hablando de la ciudad de las hipótesis, donde especulas antes de especular un poco más. Vamos a sumergirnos en ello:
El drama de la hipótesis: Imagínate que estás en una película científica. Primero, formulas una afirmación (tu hipótesis) y, a menudo, viene acompañada de un descarado "porque". No es una pregunta, ojo. Algo así como: "Apuesto a que un modelo BERT es lo máximo para este trabajo porque las palabras tienen que ver con el contexto, no solo con el número de palabras".
No son sólo conjeturas: Tu hipótesis debería ser como la historia del origen de un superhéroe: ¡una declaración de intenciones! Tal vez estés convencido de que una red neuronal supera a la regresión logística porque la forma en que las características se combinan con el objetivo es como un tango, no lineal y sofisticado. O tal vez tengas la sensación de que agregar características adicionales podría mejorar el juego de tu modelo, como un condimento en un plato.
¿Harking? No es genial: ¿Alguna vez has visto esas enormes hojas de cálculo de resultados que parecen como si un tornado de datos las hubiera golpeado? Sí, pueden ser tan claras como el barro. Y cuando alguien pregunta: "Oye, ¿por qué este número baila con ese otro?", la respuesta puede ser un encogimiento de hombros y una suposición descabellada. HARKing, lo llaman: adivinar después de haber visto los resultados.
Ciencia versus pseudociencia: ¿HARKing? Es más como “escuchar al mago en el árbol equivocado”. Es lo opuesto a la ciencia: es como un mago que revela sus trucos antes de que comience el espectáculo. Y créanme, eso no es bueno. Puede llevar a resultados falsos que suenan elegantes pero que son solo el resultado de una moneda al aire.
¿Estás protegiéndote de las causas de las platijas? ¿El arma secreta? Formular hipótesis antes de experimentar. Es como ponerse una armadura contra los descubrimientos fortuitos. Predecir antes de echar un vistazo te ayudará a evitar la madriguera del azar.
Así pues, nuestro experto creador de hipótesis, al embarcarse en su búsqueda del aprendizaje automático, recuerde esto: primero la hipótesis, después los resultados. Es su ingrediente secreto para generar información real, no aleatoria.
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Paso 3: Crea bucles de retroalimentación claros
Abróchese el cinturón: ¡estamos a punto de potenciar su juego de experimentación! Imagínese esto: ajustar algo en su configuración de aprendizaje automático es tan fácil como ajustar una sola línea de código y presionar el botón "iniciar". Si se parece más a un baile de claqué complejo, vamos a hacerlo. Prepárese para bucles de retroalimentación ágiles y optimizados que no le harán pasar por obstáculos. Vamos a sumergirnos en el tema:
Simplifica la denominación con magia: El tiempo que pierdes pensando en nombres ingeniosos (por ejemplo, “BERT_lr0p05_batchsize64_morefeatures_bugfix_v2”) es tiempo que no dedicas a experimentar. En lugar de devanarte los sesos, automatiza el juego de los nombres con bibliotecas excelentes como “cool name”. Coloca los parámetros en archivos de registro: rápido y sin esfuerzo.
Inicia sesión como si lo dijeras en serio: Sé generoso con esos registros. Cuando anotes tus configuraciones experimentales, sé un poco más atrevido. Los registros son como los caramelos: son baratos y siempre son bienvenidos. Porque aquí está el truco: volver a ejecutar experimentos solo porque no puedes recordar qué perillas giraste es como arrojar tiempo y energía a un agujero negro.
Cuadernos, no tanto: Los cuadernos pueden ser como ese amigo artista malhumorado: difíciles de compartir, de versionar y, oh, son conocidos por mezclar código con registros. En el mundo de la experimentación de ML, los scripts suelen ser los más destacados. Se pueden versionar, compartir y mantienen una línea clara entre el código y los registros. Piense en ellos como los gurús de la organización de la experimentación.
Pasos de bebé y caídas rápidas: Aquí hay un truco ingenioso: primero, ejecute sus experimentos en un conjunto de datos compacto y de tamaño reducido. Es como mojar los dedos de los pies antes de zambullirse por completo. Obtendrá una respuesta rápida sin perder un tiempo precioso. Si su idea no vibra, lo sabrá en un instante, y esa es la belleza de "fallar rápido".
Un cambio, un mundo: ¿Tienes muchos cambios en mente? ¡Espera! Hacer un millón de cambios de una sola vez es como hacer malabarismos con los ojos vendados. Mantén tu cordura intacta introduciendo solo un ajuste a la vez. Es tu brújula para descifrar qué ajuste llevó a ese baile en la actuación de tu modelo.
Así que, valiente experimentador, prepárate para estos cambios de juego: nombres llamativos, registros abundantes, scripts elegantes, inicios cautelosos y ajustes únicos. Tu viaje será más fluido y rápido. ¡Feliz experimentación!
Paso 4: Manténgase alejado de la trampa de la "Novedad Brillante"
¡No se llenen de entusiasmo! ¡Estamos cayendo en una trampa que ha atrapado a muchos exploradores entusiastas! Así que, hay una escena muy común: gente que se entusiasma con el último y mejor artículo de investigación de ML, convencida de que es su boleto dorado. Pero aquí está el giro: lo que funciona en una investigación prístina no siempre es la poción mágica para nuestro mundo práctico de ML. Abróchese el cinturón porque estamos a punto de descifrar este fenómeno:
Una comprobación de la realidad, por favor: ¿Alguna vez has notado que los problemas de investigación y los desafíos del mundo real son como primos, no gemelos? Lo que brilla en el ámbito académico puede no tener el mismo atractivo en el mundo de la producción de ML.
Acertijos complicados vs. conceptos básicos de negocios: Tomemos como ejemplo los grandes modelos lingüísticos como BERT. Tuvieron un gran impacto en el mundo académico, resolviendo complejos acertijos lingüísticos como “El trofeo no cabía en la maleta porque era demasiado pequeño. ¿Qué era demasiado pequeño, el trofeo o la maleta?”. Pero, ¿adivinen qué? Su problema empresarial cotidiano podría implicar la identificación de productos cargados de baterías en un catálogo de comercio electrónico. De repente, esa sofisticada magia lingüística podría resultar excesiva.
El antídoto: No tema, existe una cura para esta fiebre de las “cosas nuevas y brillantes”. No es otra que el método científico tradicional. ¿Tiene una corazonada? Formúlela en una hipótesis clara antes de hacer el experimento.
“Nuevo” no es una hipótesis: Prepárese, porque decir simplemente “es un nuevo modelo” no es suficiente. Debe investigar más a fondo, prever los resultados y elaborar una declaración de intenciones bien pensada.
En definitiva, resista la tentación de las novedades llamativas. En lugar de ello, manténgase firme en su búsqueda de hipótesis y navegará con sabiduría por el mar de tendencias e innovaciones.
Paso 5: Libérate del limbo experimental
¡Agarraos las batas de laboratorio, ha llegado el momento de la recta final! Imaginad esto: vuestros experimentos son como piezas de un rompecabezas que encajan de forma diferente. A veces, encajan con vuestra hipótesis; otras veces, no. Ambos resultados contienen un mapa que vale la pena atesorar. Los resultados positivos potencian vuestros modelos, mientras que los negativos os indican dónde no hay que aventurarse. Pero aquí está el giro: tened cuidado con el pantano traicionero llamado "limbo experimental". Vamos a atravesarlo juntos y a aportar un poco más de sabiduría:
La maraña del limbo: ¿Ha visto alguna vez a un compañero experimentador atrapado en este círculo vicioso? Pon a prueba una hipótesis y no da resultado. En lugar de recoger los pedazos y seguir adelante, cae en la misma madriguera, haciendo experimentos sin fin, tal vez por culpa de costos irrecuperables o de presiones organizacionales.
Acepta la curva de aprendizaje: Repita con nosotros: “Los resultados negativos son peldaños en el camino”. Si bien no son como un confeti, sin duda guían su camino. No permita que lo tomen como rehén. Acepte, adáptese y avance: así es como se sale del limbo.
Pero espera, hay más sabiduría que recopilar:
“Cada experimento te enseña algo. No te limites a experimentar: evoluciona.”
Adopte esta mentalidad, querido explorador. Cada experimento susurra una lección. Las mentes más brillantes en el campo del aprendizaje automático tienen un secreto: siempre están ideando experimentos, alimentando un conjunto de hipótesis listas para entrar en acción. Cuando están a punto de tomarse un descanso, desatan una tormenta de pruebas. Más experimentos significan más conocimientos y más experiencia.
Para concluir esta guía
Dejemos que estas pepitas brillen:
Momentos sensatos: Sepa cuándo apretar el gatillo del experimento: elija sabiamente.
Planteé hipótesis sobre el futuro: el punto de partida no es el experimento, sino su hipótesis. Evite el canto de sirena de las conjeturas.
Aprendizaje ágil: Afloje los bucles de retroalimentación para obtener información ultrarrápida.
Deslumbrante no es útil: Evite el brillo de las “cosas nuevas y brillantes”. El aprendizaje automático en el mundo real no es una réplica de las actividades académicas.
Adiós, limbo: Escapar del limbo experimental te libera para explorar territorios inexplorados.
Recuerda que no estás simplemente experimentando: estás abriendo un camino hacia la innovación.
💡 ¿Has oído hablar del marco conceptual MLOps, que enumera todas las operaciones de aprendizaje automático? Puedes encontrarlo aquí → https://hystax.com/mlops-conceptual-framework-listing-all-machine-learning-operations/
