Conozca NEO: un sistema multiagente que automatiza todo el flujo de trabajo del aprendizaje automático

Los ingenieros de aprendizaje automático (ML) enfrentan muchos desafíos mientras trabajan en proyectos de ML de un extremo a otro. El flujo de trabajo típico implica tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo, como limpieza de datos, ingeniería de funciones, ajuste de modelos y, finalmente, implementación de modelos en producción. Si bien estos pasos son fundamentales para construir modelos precisos y sólidos, a menudo se convierten en un cuello de botella para la innovación. La carga de trabajo está plagada de actividades mundanas y manuales que le quitan horas preciosas a la hora de centrarse en el modelado avanzado o en perfeccionar las soluciones empresariales principales. Esto ha creado la necesidad de soluciones que no sólo puedan automatizar estos engorrosos procesos sino también optimizar todo el flujo de trabajo para lograr la máxima eficiencia.

Presentamos NEO: revolucionando la automatización del aprendizaje automático

Encontrarse NEO: un sistema multiagente que automatiza todo el flujo de trabajo del aprendizaje automático. NEO está aquí para transformar la forma en que operan los ingenieros de ML actuando como un ingeniero de ML totalmente autónomo. Desarrollado para eliminar el trabajo duro y mejorar la productividad, NEO automatiza todo el proceso de aprendizaje automático, incluida la ingeniería de datos, la selección de modelos, el ajuste de hiperparámetros y la implementación. Es como tener un asistente incansable que permite a los ingenieros concentrarse en resolver problemas de alto nivel, generar valor comercial y ampliar los límites de lo que ML puede hacer. Al aprovechar los avances recientes en el razonamiento de varios pasos y la orquestación de la memoria, NEO ofrece una solución que no solo reduce el esfuerzo manual sino que también aumenta la calidad del resultado.

Detalles técnicos y beneficios clave

NEO se basa en una arquitectura de múltiples agentes que utiliza la colaboración entre varios agentes especializados para abordar diferentes segmentos del proceso de aprendizaje automático. Con su capacidad de razonamiento de varios pasos, NEO puede manejar de forma autónoma el preprocesamiento de datos, la extracción de características y el entrenamiento de modelos mientras selecciona los algoritmos e hiperparámetros más adecuados. La orquestación de la memoria permite a NEO aprender de tareas anteriores y aplicar esa experiencia para mejorar el rendimiento con el tiempo. Su eficacia se puso a prueba en 50 competiciones de Kaggle, donde NEO consiguió una medalla en el 26% de ellas. Para poner esto en perspectiva, el anterior sistema O1 de OpenAI de última generación con andamios AIDE tuvo una tasa de éxito del 16,9%. Este importante salto en los resultados de referencia demuestra la capacidad de NEO para afrontar desafíos sofisticados de ML con mayor eficiencia y éxito.

El impacto de NEO: por qué es importante

Este avance es más que una simple mejora de la productividad; representa un cambio importante en la forma en que se abordan los proyectos de aprendizaje automático. Al automatizar los flujos de trabajo rutinarios, NEO permite a los ingenieros de ML centrarse en la innovación en lugar de atascarse en tareas repetitivas. La plataforma pone al alcance de todos capacidades de aprendizaje automático de clase mundial, democratizando efectivamente el acceso a la competencia a nivel de expertos. Esta capacidad de resolver problemas complejos de aprendizaje automático de forma autónoma ayuda a reducir la brecha entre los niveles de experiencia y facilita una entrega más rápida de los proyectos. Los resultados de los puntos de referencia de Kaggle confirman que NEO es capaz de igualar e incluso superar a los expertos humanos en ciertos aspectos de los flujos de trabajo de ML, lo que lo califica como Kaggle Grandmaster. Esto significa que NEO puede aportar el tipo de experiencia en aprendizaje automático típicamente asociado con científicos de datos de primer nivel directamente a las empresas y equipos de desarrollo, proporcionando un gran impulso a la eficiencia general y las tasas de éxito.

Conclusión

En conclusión, NEO representa la próxima frontera en la automatización del aprendizaje automático. Al ocuparse de las partes tediosas y repetitivas del flujo de trabajo, se ahorran miles de horas que los ingenieros dedicarían a tareas manuales. El uso de sistemas multiagente y orquestación de memoria avanzada lo convierte en una herramienta poderosa para mejorar la productividad y ampliar los límites de las capacidades de ML.

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Asif Razzaq es el director ejecutivo de Marktechpost Media Inc.. Como empresario e ingeniero visionario, Asif está comprometido a aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para el bien social. Su esfuerzo más reciente es el lanzamiento de una plataforma de medios de inteligencia artificial, Marktechpost, que se destaca por su cobertura en profundidad del aprendizaje automático y las noticias sobre aprendizaje profundo que es técnicamente sólida y fácilmente comprensible para una amplia audiencia. La plataforma cuenta con más de 2 millones de visitas mensuales, lo que ilustra su popularidad entre el público.