Selección y evaluación de tecnologías de aprendizaje máquina automatizado para la resolución de problemas de inteligencia artificial en el ámbito industrial.

Abstract

Debido a la mejora tecnológica y el incremento en la digitalización en la industria, cada vez más compañías proponen soluciones a sus problemas basadas en modelado e inteligencia artificial. Como consecuencia de eso, muchas empresas se ven superadas o desfasadas en cuanto a infraestructura y expertise. Además, los ingenieros de ML tienen una gran demanda, y mejorar la eficiencia de estos es un desafío fundamental. El aprendizaje máquina automatizado (AutoML) ha surgido como una forma de democratizar el aprendizaje automático, y ahorrar tiempo y esfuerzo en tareas repetitivas que componen el desarrollo de soluciones basadas en ML, como el preprocesamiento de datos, la ingeniería de características, la selección de modelos, la optimización de hiperparámetros y el análisis de resultados de predicción.