La importancia de supervisar los modelos de machine learning

Muchas empresas ya han optado por incluir soluciones en base a esta tecnología para garantizar y mejorar su rendimiento, tomar mejores decisiones basadas en información extraída de los datos, obtener ventajas competitivas, etc.

Por eso, asegurar que cualquiera de los modelos de machine learning con los que trabajamos siguen obteniendo resultados óptimos y que este funciona según lo previsto, es clave.

Sin embargo, muchos profesionales o entidades se olvidan de cuidar la supervisión de sus modelos.

Por eso, en este post te explicaremos por qué como profesional debes evitar este error y por qué la supervisión es algo crucial para cualquier negocio.

Pérdida de precisión.

La razón principal para que supervises esta clase de modelos es su susceptibilidad a la desviación, ya que esta se produce cuando los datos con los que se entrena el modelo y los datos con los que se prueba, no son los mismos.

Esto puede llevar a una pérdida de precisión del modelo y en algunos casos incluso a hacerlo inútil.

Evitar sesgos y discriminación.

Aunque los modelos de machine learning pueden ser increíblemente precisos, también pueden perpetuar sesgos propios de los datos de entrenamiento.

Al supervisar activamente estos modelos, podemos identificar y corregir cualquier tendencia discriminatoria, asegurando así la equidad y la inclusión en nuestras aplicaciones y decisiones.

Protección de la privacidad y la seguridad.

Al monitorear los modelos de machine learning podemos identificar posibles riesgos de seguridad y protección de datos.

Esto garantiza que la información sensible se maneje de manera adecuada y que se tomen medidas proactivas para evitar brechas de seguridad y filtraciones de información.

Detección temprana de errores.

Otra razón de peso es que al supervisar los modelos de machine leanring puedes detectar de forma temprana algunos errores que pueda tener.Incluso errores que se pueden pasar por alto debido a que son muy pequeños como en el código o en los datos, pueden suponer problemas significativos de cara al futuro.¡Por eso, estos errores se pueden detectar en tiempo real, lo que permite que sean corregidos antes de que causen problemas mayores, ahorrando tiempo y dinero a largo plazo.

Mejorar el rendimiento del modelo.

La supervisión de los modelos de aprendizaje automático puede conducir como consecuencia a una mejora continua de su rendimiento, gracias a la recopilación de datos se puede identificar patrones y tendencias que pueden ayudarte a ajustar los parámetros del modelo y mejorar su precisión.

Además, revisar frecuentemente los modelos te permite detectar posibles optimizaciones aplicando nuevas tecnologías o técnicas, permitiéndote ganar ventajas competitivas en el sector y frente a la competencia.

Adaptación a cambios contextuales.

Los modelos de aprendizaje automático están diseñados para funcionar en un contexto específico, pero este contexto puede cambiar con el tiempo.

La supervisión permite detectar cambios en el entorno y en las necesidades del usuario, lo que puede requerir ajustes o reentrenamiento del modelo para mantener su relevancia y efectividad.

Tener una mejor toma de decisiones.

Ya que al supervisar los modelos puedes asegurarte de que las decisiones que estás tomando se basan en información precisa y fiable.

Mejora la investigación y desarrollo.

Esta acción también puede inspirar investigaciones y avances dentro del campo al identificar nuevos desafíos o limitaciones en los modelos existentes, pudiendo impulsar investigaciones adicionales para mejorar la comprensión y el desempeño de los algoritmos.



Buenas prácticas para la supervisión eficaz de modelos de aprendizaje automático:

Algunas de las prácticas que puedes implementar para realizar una supervisión eficaz sobre tus modelos de machine learning son:

• Establecer métricas de rendimiento distintas y supervisarlas de forma regular.
• Seguimiento y supervisión continúa de la calidad de los datos y las entradas del modelo.
• Establece alertas para notificar a las partes interesadas cuando los modelos salgan de los rangos esperados.
• Revisar y actualizar periódicamente los modelos para garantizar que siguen siendo precisos y pertinentes.
• Tener procesos sólidos de prueba y validación para detectar errores y sesgos.
• Documentar todos los cambios y actualizaciones de los modelos para tener transparencia.

Conclusión:

Descuidar la supervisión de tus modelos de machine learning puede traer consigo consecuencias como una menor precisión, un mayor sesgo o errores que supongan grandes costes.

Al fin y al cabo, esto es un proceso continuo que requiere de atención y esfuerzo pero los beneficios a largo plazo están asegurados.