Perfiles y Roles para Proyectos IA, Machine Learning y Data Science

Queremos desarrollar un proyecto que contiene un alto grado de componente de Inteligencia Artificial, ya sea mediante Aprendizaje Automático ó Deep Learning, para predicción, clasificación ó clusterización (entre otros). ¿Qué personas debemos contratar? ¿Cómo podemos conformar un equipo para enfrentar este desafío? ¿Cuál es el ciclo de vida de un proyecto de IA?

En este artículo intentaré comentar los seis perfiles más frecuentes solicitados por la industria en la actualidad, sus diversos roles. El artículo esta fuertemente basado en el reporte 2020 de Workera.

El proyecto de ML

Primero definamos en grandes rasgos las diversas etapas que conforman el desarrollo de un proyecto de Machine Learning.

  1. Análisis de Negocio
  2. Infraestructura de IA
  3. Ingeniería de Datos
  4. Modelado
  5. Implementación / Despliegue
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Modelos de Detección de Objetos

Luego de haber hecho un ejercicio Práctico de Detección de objetos en imágenes por medio de redes neuronales, veremos la teoría que hay detrás de estos algoritmos.

Para comprender el artículo doy por sentado que ya tienes conocimiento de cómo funcionan las redes neuronales y de la teoría de Clasificación de imágenes. Si no, te recomiendo que leas primero esos artículos.

Agenda

  • Introducción: ¿Qué es la detección de imágenes?
  • Primera intuición de detección a partir de la clasificación con CNN
  • R-CNN: búsqueda selectiva
    • ¿Cómo funciona R-Cnn?
  • Problemas y mejoras: fast y faster r-cnn
  • Detección Rápida: YOLO
    • ¿Cómo funciona YOLO?
    • Arquitectura de la red Darknet
  • Otras alternativas
    • 2016 – Single Shot Detection
    • 2018 – RetinaNet
    • 2019 – Google Spinet
    • 2020 – Facebook saca del horno DETR
  • Resumen

Introducción: ¿Qué es la detección de imágenes?

Podemos tener la errónea intuición de que la detección de imágenes sea una tarea sencilla, pero veremos que realmente no lo es y de hecho es un gran problema a resolver. Nosotros los humanos podemos ver una foto y reconocer inmediatamente cualquier objeto que contenga de un vistazo rápido, si hay objetos pequeños o grandes, si la foto es oscura ó hasta algo borrosa. Imaginemos un niño escondido detrás de un árbol donde apenas sobresale un poco su cabeza ó un pie.

Para la detección de imágenes mediante Algoritmos de Machine Learning esto implica una red neuronal convolucional que detecte una cantidad limitada (ó específica) de objetos, no pudiendo detectar objetos que antes no hubiera visto, ó si están en tamaños que logra discernir y todas las dificultades de posibles “focos”, rotación del objeto, sombras y poder determinar en qué posición -dentro de la imagen- se encuentra.

Si es difícil con 1 objeto… imagínate con muchos!.

¿En qué consiste la detección de objetos?

Un algoritmo de Machine Learning de detección, para considerarse como tal deberá:

  • Detectar multiples objetos.
  • dar la posición X e Y del objeto en la imagen (o su centro) y dibujar un rectángulo a su alrededor.
  • Otra alternativa es la segmentación de imágenes (no profundizaremos en este artículo).
  • Detectar “a tiempo”… o puede que no sirva el resultado. Esta es una característica que debemos tener en cuenta si por ejemplo queremos hacer detección en tiempo real sobre video.
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Detección de Objetos con Python

En este artículo podrás ver de manera práctica cómo crear tu propio detector de objetos que podrás utilizar con imagenes estáticas, video o cámara. Avanzaremos paso a paso en una Jupyter Notebook con el código completo usando redes neuronales profundas con Keras sobre Tensorflow.

Antes de empezar te recomiendo que leas mis artículos anteriores sobre Visión Artificial, que te ayudarán con las bases teóricas sobre las que nos apoyamos en este ejercicio:

Agenda

Tenemos mucho por delante! Antes que nada debo aclarar que próximamente un nuevo artículo explicará toda la teoría que hoy aplicaremos, pero mientras llega… pasemos a la acción!

  • ¿En qué consiste la Detección Yolo?
    • Algunos parámetros de la red
    • El proyecto propuesto
  • Lo que tienes que instalar (y todo el material)
  • Crear un dataset: Imágenes y Anotaciones
    • Recomendaciones para la imágenes
    • Anotarlo todo
    • El lego dataset
  • El código Python
    • Leer el dataset
    • Train y Validación
    • Data Augmentation
    • Crear la red YOLO
    • Crear la red de Detección
    • Generar las Anclas
    • Entrenar
    • Revisar los Resultados
    • Probar la red!
  • Conclusiones
  • Material Adicional

¿En qué consiste la detección YOLO?

Vamos a hacer un detector de objetos en imágenes utilizando YOLO, un tipo de técnica muy novedosa (2016), acrónimo de “You Only Look Once” y que es la más rápida del momento, permitiendo su uso en video en tiempo real.

Esta técnica utiliza un tipo de red Neuronal Convolucional llamada Darknet para la clasificacion de imágenes y le añade la parte de la detección, es decir un “cuadradito” con las posiciones x e y, alto y ancho del objeto encontrado.

La dificultad de esta tarea es enorme: poder localizar las áreas de las imágenes, que para una red neuronal es tan sólo una matriz de pixeles de colores, posicionar múltiples objetos y clasificarlos. YOLO lo hace todo “de una sola pasada” a su red convolucional. En resultados sobre el famoso COCO Dataset clasifica y detecta 80 clases de objetos distintos y etiquetar y posicionar hasta 1000 objetos (en 1 imagen!)

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Detección de outliers en Python

En este nuevo artículo de Aprende Machine Learning explicaremos qué son los outliers y porqué son tan importantes, veremos un ejemplo práctico paso a paso en Python, visualizaciones en 1, 2 y 3 dimensiones y el uso de una librería de propósito general.

Puedes encontrar la Jupyter Notebook completa en GitHub.  

¿Qué son los Outliers?

Es interesante ver las traducciones de “outlier” -según su contexto- en inglés:

  • Atípico
  • Destacado
  • Excepcional
  • Anormal
  • Valor Extremo, Valor anómalo, valor aberrante!!

Eso nos da una idea, ¿no?

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