Análisis de herramientas de soporte al ciclo de vida de los sistemas de aprendizaje automático en tareas de clasificación

Abstract

La inteligencia artificial es una tecnología que ha evolucionado de manera abrupta en los últimos años. Esta herramienta contiene un método específico, llamado aprendizaje automático (o ML), que se lleva a cabo a través de varias tareas complejas, siendo uno de los factores más importantes de su ciclo la selección de un algoritmo específico. El presente trabajo sirvió de guía a la hora de seleccionar una herramienta de código abierto eficaz y precisa enfocada en el problema planteado de aprendizaje automático orientado en algoritmos de clasificación. En este sentido, se investigaron y seleccionaron las herramientas más relevantes, para luego adoptar un caso de estudio específico y desarrollar todo su ciclo de vida. Una vez concluida esta fase, se analizaron las consecuencias y virtudes de cada una, para así confeccionar un manual detallado de recomendaciones y buenas prácticas asociado al tema expuesto, cumpliendo con el objetivo general del trabajo: comparar las herramientas más utilizadas de soporte al proceso de desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático automatizado en tareas de selección. Los resultados obtenidos en esta investigación permitieron agregar valor a la tecnología desarrollada, dilucidando una de las primordiales dificultades cuando se enfrenta un problema de aprendizaje automático a la hora de seleccionar una herramienta gratuita automatizable para este tipo de obstáculos