La importancia de la retroalimentación en el desarrollo de machine learning

El aprendizaje automático (ML) se está convirtiendo en una parte vital de muchas industrias. A medida que más gente usa ML, la forma en que construimos y probamos estos sistemas es clave. Este artículo investiga cómo se usa la retroalimentación en los cuadernos de Jupyter, una herramienta popular para escribir y ejecutar código en proyectos de ML. Vamos a explorar los tipos de mecanismos de retroalimentación, cómo ayudan a los desarrolladores y qué se puede mejorar en el proceso de aprendizaje automático.

#El Ciclo de Vida del Desarrollo de Aprendizaje Automático

El proceso de desarrollar sistemas de aprendizaje automático implica varios pasos. Estos pasos se repiten y refinan a menudo. La gente empieza reuniendo datos de diferentes lugares. Después, los datos se limpian y se preparan para el análisis. Este proceso de limpieza es importante porque asegura la calidad de los datos antes de usarlos en los modelos.

Una vez que los datos están listos, los desarrolladores pasan a la fase de desarrollo del modelo. Esta parte del proceso es muy experimental. Los desarrolladores analizan los datos en busca de patrones y los ajustan a diferentes modelos. Luego analizan los resultados para ver qué tan bien funcionan los modelos. Esto puede llevar a crear nuevas características basadas en hallazgos de modelos anteriores. Los desarrolladores suelen comparar varios modelos para encontrar el mejor y hacer ajustes para mejorar el rendimiento. Finalmente, el modelo seleccionado se implementa, lo que significa que entra en producción. Se monitoreará y se volverá a entrenar según sea necesario cuando lleguen nuevos datos.

#Mecanismos de Retroalimentación en los Cuadernos de Jupyter

Los cuadernos de Jupyter son muy usados en la comunidad de ML para el desarrollo. Estos cuadernos permiten a los usuarios escribir código, ejecutarlo y ver los resultados de inmediato. Descomponen flujos de trabajo complejos en partes más pequeñas, lo que facilita experimentar con diferentes enfoques.

Los mecanismos de retroalimentación en estos cuadernos son cruciales. Proporcionan información sobre lo que está sucediendo en el código, ayudando a los usuarios a tomar decisiones. Hay dos tipos principales de retroalimentación: implícita y explícita.

#Retroalimentación Implícita

La retroalimentación implícita requiere que los usuarios revisen la salida manualmente. Por ejemplo, es común usar declaraciones de impresión para verificar tipos de datos o valores. Sin embargo, estas verificaciones pueden ser arriesgadas. Si los datos cambian, puede haber problemas que pasen desapercibidos porque las declaraciones de impresión no detienen la ejecución del código.

#Retroalimentación Explícita

Por otro lado, la retroalimentación explícita detiene la ejecución si no se cumplen ciertas condiciones. Esto se hace mediante Afirmaciones. Por ejemplo, usar afirmaciones puede asegurar que todas las columnas de datos sean numéricas. Si no lo son, el proceso se detendrá, permitiendo al desarrollador corregir el problema de inmediato.

#Hallazgos sobre los Mecanismos de Retroalimentación

Nuestro análisis de muchos cuadernos de Jupyter ha mostrado que la retroalimentación implícita, como las declaraciones de impresión, es más común que la retroalimentación explícita como las afirmaciones. Esta dependencia de la retroalimentación implícita puede llevar a problemas, ya que a menudo requiere revisiones manuales, lo que puede ser inconsistente.

Las afirmaciones no se utilizan tan frecuentemente como deberían. Solo un pequeño porcentaje de cuadernos tenía alguna afirmación en ellos. Esto sugiere que muchos desarrolladores pueden no saber cómo usarlas de manera efectiva, o no están acostumbrados a usarlas en su flujo de trabajo.

#Por Qué Importa la Retroalimentación

La retroalimentación es esencial por varias razones:

1. Integridad de Datos: La retroalimentación ayuda a asegurar que los datos que se están utilizando son correctos y cumplen con las condiciones requeridas. Las verificaciones adecuadas pueden prevenir el uso de datos defectuosos en los modelos.

2. Fiabilidad del Modelo: Cuando los mecanismos de retroalimentación se usan eficazmente, pueden llevar a modelos más fiables. Esto significa que cuando el modelo se implementa, debería funcionar mejor y ofrecer resultados más precisos.

3. Documentación y Comunicación: La retroalimentación de los cuadernos puede servir como documentación, explicando decisiones tomadas durante el desarrollo. Esto es útil para los equipos y puede reducir malentendidos.

4. Mejoras Futuras: Usar mecanismos de retroalimentación puede ayudar a identificar áreas de mejora. Los desarrolladores pueden mirar hacia atrás a la retroalimentación recibida y hacer cambios necesarios para mejorar su trabajo.

#Estudios de Caso

Para entender mejor el uso de la retroalimentación en los cuadernos de Jupyter, se realizaron estudios de caso en cuadernos para explorar la retroalimentación explícita y cómo se puede usar para validar el código de aprendizaje automático.

#A. Retroalimentación Explícita por Afirmaciones

Las afirmaciones son útiles para verificar condiciones durante la ejecución del código. Pueden comprobar varios aspectos como:

• Forma de Datos: Asegurarse de que los datos que se procesan tienen la forma y dimensiones correctas.
• Validación de Datos: Comprobar valores o rangos específicos dentro de los datos.
• Rendimiento del modelo: Verificar que las métricas de rendimiento del modelo cumplan con ciertos umbrales.
• Verificación de Recursos: Confirmar que los recursos necesarios, como archivos o bibliotecas, están disponibles.

A través de estos estudios de caso, quedó claro que las afirmaciones pueden ser muy efectivas para proporcionar retroalimentación explícita, asegurando que se cumplan las condiciones antes de continuar con pasos adicionales.

#B. Mecanismos de Retroalimentación Implícita

Las declaraciones de impresión y las salidas de la última celda también sirven como fuentes de retroalimentación. Sin embargo, funcionan de manera diferente. Aquí van algunos puntos derivados del análisis de su uso:

• Monitoreo del Rendimiento: Muchos usuarios imprimen las métricas de rendimiento del modelo durante el entrenamiento para ver qué tan bien está aprendiendo el modelo.
• Comprobaciones de Distribución de Datos: Varias declaraciones de impresión se usan para visualizar la distribución de datos, proporcionando información sobre las características de los datos.
• Disponibilidad de Recursos: Las declaraciones de impresión a menudo verifican si los recursos necesarios están cargados y disponibles para su uso.

Aunque son útiles, depender únicamente de la retroalimentación implícita deja margen para errores, ya que no todos los problemas aparecerán antes de que la ejecución se detenga.

#Retos y Recomendaciones

#A. Falta de Afirmaciones

El estudio identificó bajas tasas de uso de afirmaciones en el desarrollo de aprendizaje automático. Esto indica que muchos desarrolladores pueden necesitar orientación sobre cómo incorporar estas verificaciones en su trabajo.

#B. Documentación Insuficiente

Debido a que muchos desarrolladores dependen de la retroalimentación implícita, la documentación a menudo es incompleta. Esto lleva a la incertidumbre sobre las decisiones tomadas y las suposiciones mantenidas durante el proceso. Se alienta a los desarrolladores a documentar no solo lo que concluyen de la retroalimentación implícita, sino también el proceso de pensamiento que llevó a esas conclusiones.

#C. Mejora de Herramientas

Se necesitan herramientas para facilitar mejores prácticas de prueba. Esto incluye desarrollar marcos de prueba especializados que se adapten a las necesidades únicas de los proyectos de ML. Proporcionar estos recursos podría fomentar una cultura de prácticas de prueba más rigurosas.

#Direcciones Futuras

De cara al futuro, hay varias áreas que requieren atención:

1. Educación sobre Prácticas de Pruebas: Los desarrolladores deberían recibir capacitación sobre cómo implementar pruebas efectivas en sus flujos de trabajo de ML. Incorporar lecciones de la comunidad de ingeniería de software podría beneficiar en gran medida al campo de ML.

2. Creación de Herramientas Automatizadas: La automatización puede reducir el trabajo manual involucrado en la verificación de los mecanismos de retroalimentación. Herramientas que validen automáticamente la integridad de los datos y el rendimiento del modelo pueden mejorar los flujos de trabajo.

3. Investigación sobre Mecanismos de Retroalimentación: Se necesita más investigación para explorar los mecanismos de retroalimentación en profundidad. Entender cómo funcionan podría llevar a mejores prácticas en el desarrollo de ML.

#Conclusión

Los mecanismos de retroalimentación son cruciales en el proceso de desarrollo de sistemas de aprendizaje automático en los cuadernos de Jupyter. Aunque la retroalimentación implícita se usa comúnmente, la retroalimentación explícita a través de afirmaciones tiene ventajas claras al asegurar la integridad de los datos y la fiabilidad del modelo. El estudio enfatiza la necesidad de mejor documentación, capacitación y herramientas para apoyar las prácticas de retroalimentación en el desarrollo de aprendizaje automático. Al centrarse en estas áreas, los profesionales pueden construir sistemas más fiables y reducir la deuda técnica, lo que finalmente conducirá a soluciones de aprendizaje automático más efectivas.