Los beneficios de un enfoque basado en datos para el aprendizaje automático en el cuidado de la salud y la medicina

Los beneficios del enfoque basado en modelos para la máquina controlada por datos en telecomunicaciones se pueden ver en la aplicación de esta técnica en el campo de las telecomunicaciones. La ingeniería basada en modelos es un enfoque que integra la IA basada en reglas impulsada por expertos con el aprendizaje automático basado en datos. Este enfoque basado en modelos permite a los analistas de negocios identificar claramente el conocimiento experto y el aprendizaje automático basado en datos y guiar a los científicos de datos en sus decisiones.

Ingeniería basada en modelos

En el campo de las telecomunicaciones, la inteligencia artificial, o inteligencia artificial, tiene un gran potencial, y las empresas de telecomunicaciones pronto estarán luchando entre sí para implementarlo. El enfoque basado en modelos para el aprendizaje automático basado en datos es una mejor manera de convertir los conocimientos en beneficios comerciales. La combinación de este enfoque ayuda a las empresas de telecomunicaciones a etiquetar grandes volúmenes de datos, identificar los aspectos comerciales de la información y transformarla en beneficios comerciales.

Este enfoque promueve el desarrollo de modelos en varios niveles de abstracción. Los modelos de nivel superior se traducen automáticamente a modelos de nivel inferior, que a su vez se convierten en código. Los beneficios de la ingeniería basada en modelos se pueden llevar al siguiente nivel al eliminar el trabajo de programación de rutina. La ingeniería basada en modelos es un método de desarrollo exitoso que puede ayudarlo a desarrollar software más complejo. Este enfoque es efectivo en una variedad de dominios, incluidas las comunicaciones y los juegos.

Abstracción multinivel

Un enfoque basado en modelos para el aprendizaje automático basado en datos es una forma de construir un sistema de IA que pueda ser operado por humanos. Las plantillas contienen metadatos que ayudan a determinar la mejor implementación de un producto o servicio. Los humanos son buenos para identificar abstracciones y las máquinas son buenas para los cálculos. Al especificar capas de abstracción, los humanos pueden proporcionar un marco que los algoritmos de las máquinas pueden usar para determinar la implementación más eficiente de un producto o servicio utilizando los recursos de la red.

Para cosechar los beneficios de este enfoque, primero debemos definir los términos «modelo» y «datos». Entonces, tenemos que definir qué significan estos dos términos. Los sistemas basados ​​en máquinas basados ​​en datos basados ​​en modelos son un tipo de sistema ML y se pueden implementar de muchas maneras. Los modelos ML se pueden construir con abstracciones de alto nivel y estos modelos se pueden adaptar para cumplir con diferentes objetivos de diseño.

Enfoque basado en datos para el aprendizaje automático

Hay algunas ventajas claras de un enfoque basado en datos para el aprendizaje automático. Un enfoque basado en datos se basa en la experimentación disciplinada, sin depender de algoritmos favoritos o exageraciones de algoritmos. Un enfoque basado en datos también le permite aprovechar la automatización y escribir scripts reutilizables que puede reutilizar una y otra vez. Puede concentrarse en aprender los algoritmos más efectivos para su aplicación específica. Además, un enfoque basado en datos puede ayudarlo a ahorrar tiempo y esfuerzo, ya que no tiene que escribir y mantener manualmente todos los scripts y configuraciones.

Aplicación en salud y medicina.

La IA está redefiniendo la industria de la atención médica y tiene un enorme potencial para revolucionar la forma en que practicamos la atención médica. Los avances en inteligencia artificial y aprendizaje automático están ayudando a los profesionales de la salud a administrar cantidades masivas de datos y tomar decisiones más informadas. También podrían mejorar la forma en que brindamos atención al encontrar curas para enfermedades mortales o reducir el costo de los medicamentos. A continuación se enumeran algunas de las formas en que la IA puede ayudar a la atención médica y la medicina. Vamos a discutir cada uno de ellos con más detalle.

La integración de pagos es vital para una aplicación de salud. La aplicación debe facilitar los pagos tanto para el usuario como para el médico. Además, debe ofrecer informes de CMS para que los usuarios puedan realizar un seguimiento de las interacciones de los usuarios con la aplicación y mejorar su experiencia. Si su aplicación médica y de atención médica ofrece videoconferencias, esta es una excelente característica. Ya sea una cita médica urgente, un recordatorio de un próximo examen o ejercicios de fisioterapia, esto es crucial para la usabilidad de la aplicación.

Modelo de aprendizaje por refuerzo de aprendizaje automático

Uno de los aspectos más importantes de un enfoque basado en datos para el aprendizaje automático es recopilar los datos correctos. Esto incluye algoritmos para aprender a jugar contra oponentes humanos. Los algoritmos de aprendizaje basados ​​en recompensas son más eficientes que los basados ​​en formulaciones analíticas y pueden ahorrar tiempo y recursos. Los algoritmos de aprendizaje por refuerzo también han encontrado aplicaciones en pruebas limitadas. La capacidad de aplicar las habilidades aprendidas a nuevas tareas es otro beneficio importante de este enfoque.

Un beneficio importante de este enfoque es que es escalable y permite múltiples escenarios de capacitación e implementación. Por ejemplo, muchos dominios prácticos tienen grandes cantidades de datos de interacciones, lo que proporciona una rica información preliminar. Utilizando los conjuntos de datos anteriores, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo profundo pueden adaptarse a una amplia variedad de problemas del mundo real. El modelo de aprendizaje por refuerzo basado en datos también se puede usar para entrenar previamente y desplegar agentes.

Scripts reutilizables para construir múltiples modelos de aprendizaje automático

El proceso de generar modelos de última generación para múltiples problemas puede ser complejo y llevar mucho tiempo. Este artículo compartirá algunos scripts reutilizables para construir diferentes modelos de aprendizaje automático en un libro de trabajo. Estos scripts también pueden evaluar datos desconocidos o crear conjuntos de datos. La creación de visualizaciones de pronósticos puede ser un beneficio adicional para su libro de trabajo. Los scripts reutilizables pueden reducir el tiempo y el esfuerzo que requiere el usuario.

Automatización basada en modelos y datos

La automatización basada en modelos es un enfoque en el que el progreso está impulsado por los datos, en lugar de la intuición o la experiencia personal. La automatización basada en datos es más compleja que la automatización basada en modelos y requiere el juicio humano para tomar decisiones. Verá que es más adecuado para aplicaciones basadas en procesos. Pero, ¿cuándo debería usar la automatización basada en plantillas? ¿Y cuál es la diferencia entre la automatización basada en modelos y la automatización basada en datos? Sigue leyendobasado en modelos vs basado en datos para obtener más información.

Las aplicaciones basadas en procesos son más adecuadas para la automatización basada en modelos

Las aplicaciones impulsadas por procesos son aplicaciones de software impulsadas por un motor de procesos subyacente. Exponen y reutilizan procesos para realizar funciones específicas. Cualquier aplicación puede ser impulsada por procesos ya que la lógica se representa como un diagrama de flujo. El diseño de software basado en procesos está ganando popularidad en las soluciones empresariales.

Una aplicación basada en modelos es la más adecuada para la automatización integral, basada en funciones y basada en tareas. Ambos enfoques tienen sus fortalezas y debilidades, pero las aplicaciones basadas en modelos generalmente se adaptan a una gama más amplia de procesos comerciales. Las aplicaciones basadas en procesos tienen algunas ventajas sobre las aplicaciones basadas en lienzo. Estas aplicaciones son más fáciles de personalizar y se pueden adaptar fácilmente para admitir diferentes procesos comerciales.

El aprendizaje automático está basado en datos

Como era de esperar, el rendimiento de un sistema de aprendizaje automático no escala linealmente con la cantidad de esfuerzo de desarrollo o la cantidad de datos disponibles para el entrenamiento. Por lo tanto, la cantidad de datos utilizados para entrenar un modelo es crucial para su éxito. Puede automatizar el proceso de volver a entrenar un modelo con nuevos datos. Sin embargo, la gestión de datos de formación no es el centro de atención de la comunidad de aprendizaje automático y esta falta de atención se refleja en los procesos de desarrollo internos. En este artículo, veremos por qué la gestión de datos es tan importante en el aprendizaje automático.

Los algoritmos de aprendizaje automático están diseñados para identificar y clasificar patrones en grandes conjuntos de datos. Estos algoritmos construyen modelos matemáticos utilizando datos de entrenamiento y hacen predicciones sin necesidad de programación. Hay dos tipos de métodos de aprendizaje automático: supervisados ​​y no supervisados

Es más complejo que la automatización basada en plantillas.

La automatización basada en procesos puede ser un buen primer paso en el desarrollo digital porque es fácil de implementar y generará ganancias inmediatas en eficiencia y precisión. Es más amigable con las transacciones y tiene una complejidad de baja a media para procesar datos estructurados. Se requiere una alta interferencia para procesar las excepciones. Sin embargo, esta no es la mejor opción para todas las empresas. En algunos casos, puede producir resultados no deseados o incurrir en costos elevados. Aquí porque.

La diferencia clave entre la automatización basada en datos y la automatización basada en modelos es la complejidad. Un marco basado en datos requiere un probador más experimentado que pueda usar múltiples lenguajes de programación. La configuración requiere más tiempo porque la automatización basada en datos implica formatear una fuente de datos externa y generar código/funciones. Otra diferencia importante entre la automatización basada en datos y la automatización basada en modelos es que la automatización basada en modelos tiene una base de código más pequeña.

Requiere juicio humano para tomar decisiones.

Cuando se trata de decisiones comerciales, los dos métodos no son mutuamente excluyentes. Históricamente, el juicio humano era el procesador central. Los profesionales se han basado en conocimientos altamente ajustados desarrollados durante años de experiencia y datos limitados de su dominio para determinar cómo nivelar el inventario y hacer inversiones financieras. Además, el instinto de un empresario o gerente les ayudó a distinguir entre buenas y malas decisiones comerciales, inversiones de bajo riesgo e inversiones de alto riesgo. Pero hoy, con técnicas basadas en datos, las empresas pueden tomar decisiones más precisas más rápido.

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