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

1-Análisis de Negocio

En esta etapa se definen los objetivos que se desean alcanzar mediante el uso de la IA en el proyecto. Además se crean ó sugieren las métricas con las que se evaluará si los resultados que se obtengan darán valor -o no- al negocio.

Esta etapa es la primera e implica que al iterar el ciclo de vida del proyecto será la que decidirá si continuar o abandonar el proyecto. Entre otras cosas, se puede valer de visualizaciones y reportes (ó paneles) para lograr comprender el comportamiento de los modelos.

2-Infraestructura de IA

La infraestructura es una “etapa” transversal al resto de etapas, pues puede afectar al desarrollo de las mismas. Es conveniente contar con una mínima infraestructura sobre la que apoyarse desde el principio y que ese soporte sea flexible y escalable bajo demanda.

Necesitaremos ambientes para desarrollo, test y despliegue pero también herramientas, frameworks y entornos para negocio, seguridad, medios de almacenamiento, backups y auditoría. Debemos dar asistencia -o no- 24×7, tener algún mecanismo de feedback ó soporte técnico, repositorios para código, accesos restringidos a roles de usuario.

Una decisión importante también será si nosotros mismos montaremos y mantendremos la infraestructura (y sus costes) ó si nos apoyaremos en servicios existentes en la nube como AWS, Azure ó GCP.

3-Ingeniería de Datos

Esta etapa incluye la recolección de datos desde diversas fuentes y su tratamiento, preprocesado y futuro mantenimiento. Podemos tener uno ó muchos orígenes, bases de datos, archivos semi-estructurados ó datos sin estructura como ficheros de video o sonido. Acceso a información propia ó mediante APIs públicas ó de pago a terceros.

El tratamiento puede incluir múltiples transformaciones a datos existentes, cálculo de medias ó desvíos, agrupaciones, imputaciones ó reemplazo, descarte de columnas ó filas y hasta la generación de features sintéticas.

Todo esto sobre algunos megas ó a gigabits de información que debemos procesar en tiempo y forma. Aparecen cuestiones como el procesado masivo distribuido y en paralelo.

Y no olvidemos aquí, de ser necesario el asunto de las clases desbalanceadas y cómo equilibrarlas.

4-Modelado

Esta es la etapa donde ocurre la magia aquí es donde usaremos todos nuestros mayores skills en Data Science, Machine Learning, matemáticas y estadística, ingenio y creatividad.

Seleccionar modelos, algoritmos, selección de features, tuneo de hiperparámetros, entrenamiento, evaluación, split, métricas (técnicas y de negocio), optimización, interpretabilidad… predicción, clasificación, clustering, uso o no de redes neuronales, prueba y error, arquitecturas de redes, NLP, combinación, permutación, ensambles… BANG!

5-Implementación / Despliegue

Durante la fase de implementación y despliegue deberemos formalizar el código prototipo y pruebas realizadas anteriormente en un pipeline robusto y consistente.

Debemos combinar las etapas de obtención de datos con la de modelado para que puedan interelacionarse y mantenerse en el tiempo.

Aquí es importante contar con un protocolo sobre cómo hacer el pasaje desde entornos de desarrollo a test y producción.

Además la fase de predicción puede requerir un despliegue como servicio web ó como un proceso batch ó puede tener otro tipo de endpoint como colas MQ u otro tipo de invocacion mediante sockets, definir su necesidad de tiempo real ó no.

Se debe contemplar el reentreno de los modelos, tiempos, triggers y condiciones para decidir si se reemplazará o no el modelo actual.

Y vuelta a empezar…

No olvidemos que estos 5 pasos son iterativos, con lo cual luego de la implementación volveríamos a comenzar en la etapa de Análisis de negocio, evaluando los resultados ó repercusiones obtenidas.

Los 6 Roles del equipo IA

A continuación comentaremos los 6 roles que cubren las diversas etapas del ciclo de vida de los proyectos de IA. Muchas veces estos roles se superponen unos a otros y muchas veces veremos cómo podemos identificarnos con más de uno de los roles. Estos están planteados como para lograr una especialidad en cada rol y obtener los beneficios -en una gran compañía sobretodo- que proporciona el supuesto de la separación de tareas.

1. Data Scientist
2. Machine Learning Engineer
3. Data Analyst
4. Software Engineer ML
5. ML Researcher
6. Software Engineer

1-Data Scientist

El científico de datos puede desarrollar las etapas de Ingeniería de Datos, modelado y Análisis de Negocio. Deberá tener fundamentos científicos sólidos así como habilidades en comunicación para poder transmitir los hallazgos a otros miembros del equipo ó a usuarios de negocio.

TOOLS: Python, numpy, scikit learn, Tensorflow, Pytorch, SQL, Tableau, Excel, PowerBI, Git, Jupyter Notebook.

2-Machine Learning Engineer

Pueden desarrollar las tareas de Ingeniería en datos, modelado y despliegue. En algunos casos también pueden colaborar con la analíticas de negocio y en la infraestructura.

Deben tener habilidades en ingeniería pero también ciencias. Sus competencias en comunicación pueden depender de las necesidades del equipo y del resto de roles. Se prevé que este rol esté al tanto de las últimas tendencias en algoritmos y papers relacionados con Machine Learning y el uso y técnicas de Deep Learning.

TOOLS: Python, SQL, numpy, scikit learn, Tensorflow, Pytorch, Cloud: AWS, Azure, GCP, Git, Jupyter Notebook, JIRA.

3-Data Analyst

Preparado para las fases de Ingeniería de Datos y Análisis de Negocios. Por lo general tienen un gran conocimiento de SQL y manejo de bases de datos y analítica avanzada de negocios, visualización y reporting.

Por lo general se pretende de este rol muy buenas habilidades comunicativas, y se les exige menos en capacidad algorítmica ó de programación.

TOOLS: Python, SQL, Tableau, PowerBI, Excel, PowerPoint, A/B testing.

4-Software Engineer ML

Personas con este título podrán desarrollar las etapas de Ingeniería de Datos, modelado, despliegue e infraestructura.

Deberían trabajar bien con otros miembros que trabajen con la parte de negocio. Este rol es conveniente para etapas tempranas de equipos o startups pues puede cubrir multitud de tareas, logrando prototipos y demostrando gran versatilidad.

TOOLS: Python, SQL, numpy, scikit learn, Tensorflow, Pytorch, AWS, GCP, Azure, Git, Jupyter Notebook, JIRA.

5-ML Researcher

Este rol puede llevar las etapas de Ingeniería de datos y modelado. Desarrollan su mayor potencial en un ambiente de investigación, donde puedan dar rienda a sus conocimientos para buscar y descubrir patrones en los datos. Debe tener excelentes habilidades y conocimiento científico.

También puede especializarse en Deep Learning ó en algun área en particular como NLP, visión artificial ó motores de recomendación.

TOOLS: Python, SQL, numpy, scikit learn, Tensorflow, Pytorch, Git, Jupyter Notebook, Arxiv, NeurIPS, papers.

6-Software Engineer

Este rol -ahora muy ligado a “devops”- puede ocuparse de las etapas de Ingeniería de Datos e Infraestructura.

Demuestran gran habilidad en programación y manejo de software y diversas herramientas ó plataformas especializadas.

TOOLS: Python, SQL, AWS, GCP, Azure, Git, Jupyter Notebook, JIRA.

Las Habilidades del buen Soldado ML

Vamos a listar algunas de las habilidades y herramientas más recurrentes al solicitar los servicios de esta buena gente:

Conclusiones

En el articulo hemos visto los 6 roles más frecuentemente citados en las búsquedas laborales y los cuales conforman los perfiles principales para crear un equipo de desarrollo de proyectos de Machine Learning. Recuerden que muchas veces estos roles y sus habilidades no están tan bien definidas y abarcan mucho más de lo que aquí se comenta.

También suele ocurrir roles muy fuertemente pegados a una sola tecnología ó plataforma; en ese caso mi consejo es tratar de ser generalista y comprender los conceptos de fondo. Por ejemplo, si para un proyecto en particular se buscan personas expertas en AWS, conocer Azure o Google Cloud nos puede dar expertise en casi las mismas tareas, aunque con distintos “sabores”.

Por último no dejar de decir que este es un ecosistema bastante nuevo y cambiante… con lo cual… todo puede cambiar!! Hay que formarse continuamente!

Más Recursos

El primer y principal recurso que quiero enlazar es la propia web de Workera en donde me base para redactar el artículo:

• workera.ai

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¿Qué es el EDA?

Eda es la sigla en inglés para Exploratory Data Analysis y consiste en una de las primeras tareas que tiene que desempeñar el Científico de Datos. Es cuando revisamos por primera vez los datos que nos llegan, por ejemplo un archivo CSV que nos entregan y deberemos intentar comprender “¿de qué se trata?”, vislumbrar posibles patrones y reconociendo distribuciones estadísticas que puedan ser útiles en el futuro.

OJO!, lo ideal es que tengamos un objetivo que nos hayan “adjuntado” con los datos, que indique lo que se quiere conseguir a partir de esos datos. Por ejemplo, nos pasan un excel y nos dicen “Queremos predecir ventas a 30 días”, ó “Clasificar casos malignos/benignos de una enfermedad”, “Queremos identificar audiencias que van a realizar re-compra de un producto”, “queremos hacer pronóstico de fidelización de clientes/abandonos”, “Quiero detectar casos de fraude en mi sistema en tiempo real”.

EDA deconstruido

Al llegar un archivo, lo primero que deberíamos hacer es intentar responder:

• ¿Cuántos registros hay?
  • ¿Son demasiado pocos?
  • ¿Son muchos y no tenemos Capacidad (CPU+RAM) suficiente para procesarlo?
• ¿Están todas las filas completas ó tenemos campos con valores nulos?
  • En caso que haya demasiados nulos: ¿Queda el resto de información inútil?
• ¿Que datos son discretos y cuales continuos?
  • Muchas veces sirve obtener el tipo de datos: texto, int, double, float
• Si es un problema de tipo supervisado:
  • ¿Cuál es la columna de “salida”? ¿binaria, multiclase?
  • ¿Esta balanceado el conjunto salida?
• ¿Cuales parecen ser features importantes? ¿Cuales podemos descartar?
• ¿Siguen alguna distribución?
• ¿Hay correlación entre features (características)?
• En problemas de NLP es frecuente que existan categorías repetidas ó mal tipeadas, ó con mayusculas/minúsculas, singular y plural, por ejemplo “Abogado” y “Abogadas”, “avogado” pertenecerían todos a un mismo conjunto.
• ¿Estamos ante un problema dependiente del tiempo? Es decir un TimeSeries.
• Si fuera un problema de Visión Artificial: ¿Tenemos suficientes muestras de cada clase y variedad, para poder hacer generalizar un modelo de Machine Learning?
• ¿Cuales son los Outliers? (unos pocos datos aislados que difieren drásticamente del resto y “contaminan” ó desvían las distribuciones)
  • Podemos eliminarlos? es importante conservarlos?
  • son errores de carga o son reales?
• ¿Tenemos posible sesgo de datos? (por ejemplo perjudicar a clases minoritarias por no incluirlas y que el modelo de ML discrimine)

Puede ocurrir que tengamos set de datos incompletos y debamos pedir a nuestro cliente/proveedor ó interesado que nos brinde mayor información de los campos, que aporte más conocimiento ó que corrija campos.

¿Qué son los conjuntos de Train, Test y Validación en Machine Learning?

También puede que nos pasen múltiples fuentes de datos, por ejemplo un csv, un excel y el acceso a una base de datos. Entonces tendremos que hacer un paso previo de unificación de datos.

¿Qué sacamos del EDA?

El EDA será entonces una primer aproximación a los datos, ATENCIóN, si estamos mas o menos bien preparados y suponiendo una muestra de datos “suficiente”, puede que en “unas horas” tengamos ya varias conclusiones como por ejemplo:

• Esto que quiere hacer el cliente CON ESTOS DATOS es una locura imposible! (esto ocurre la mayoría de las veces jeje)
• No tenemos datos suficientes ó son de muy mala calidad, pedir más al cliente.
• Un modelo de tipo Arbol es lo más recomendado usar
  • (reemplazar Arbol, por el tipo de modelo que hayamos descubierto como mejor opción!)
• No hace falta usar Machine Learning para resolver lo que pide el cliente. (ESTO ES MUY IMPORTANTE!)
• Es todo tan aleatorio que no habrá manera de detectar patrones
• Hay datos suficientes y de buena calidad como para seguir a la próxima etapa.

A estas alturas podemos saber si nos están pidiendo algo viable ó si necesitamos más datos para comenzar.

Repito por si no quedó claro: el EDA debe tomar horas, ó puede que un día, pero la idea es poder sacar algunas conclusiones rápidas para contestar al cliente si podemos seguir o no con su propuesta.

Luego del EDA, suponiendo que seguimos adelante podemos tomarnos más tiempo y analizar en mayor detalle los datos y avanzar a nuevas etapas para aplicar modelos de Machine Learning.

Técnicas para EDA

Vamos a lo práctico!, ¿Que herramientas tenemos hoy en día? La verdad es que como cada conjunto de datos suele ser único, el EDA se hace bastante “a mano”, pero podemos seguir diversos pasos ordenados para intentar acercarnos a ese objetivo que nos pasa el cliente en pocas horas.

A nivel programación y como venimos utilizando Python, encontramos a la conocida librería Pandas, que nos ayudará a manipular datos, leer y transformarlos.

Instala el ambiente de desarrollo Python en tu ordenador siguiendo esta guía

Otra de las técnicas que más nos ayudaran en el EDA es visualización de datos (que también podemos hacer con Pandas).

Finalmente podemos decir que nuestra Intuición -basada en Experiencia previa, no en corazonadas- y nuestro conocimiento de casos similares también nos pueden aportar pistas para saber si estamos ante datos de buena calidad. Por ejemplo si alguien quiere hacer reconocimiento de imágenes de tornillos y tiene 25 imágenes y con muy mala resolución podremos decir que no tenemos muestras suficientes -dado nuestro conocimiento previo de este campo-.

Vamos a la práctica!

Un EDA de pocos minutos con Pandas (Python)

Vamos a hacer un ejemplo en pandas de un EDA bastante sencillo pero con fines educativos.

Vamos a leer un csv directamente desde una URL de GitHub que contiene información geográfica básica de los países del mundo y vamos a jugar un poco con esos datos.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm

url = 'https://raw.githubusercontent.com/lorey/list-of-countries/master/csv/countries.csv'
df = pd.read_csv(url, sep=";")
print(df.head(5))

Veamos los datos básicos que nos brinda pandas:
Nombre de columnas

print('Cantidad de Filas y columnas:',df.shape)
print('Nombre columnas:',df.columns)

Columnas, nulos y tipo de datos

df.info()

descripción estadística de los datos numéricos

df.describe()

Verifiquemos si hay correlación entre los datos

corr = df.set_index('alpha_3').corr()
sm.graphics.plot_corr(corr, xnames=list(corr.columns))
plt.show()

Cargamos un segundo archivo csv para ahondar en el crecimiento de la población en los últimos años, filtramos a España y visualizamos

url = 'https://raw.githubusercontent.com/DrueStaples/Population_Growth/master/countries.csv'
df_pop = pd.read_csv(url)
print(df_pop.head(5))
df_pop_es = df_pop[df_pop["country"] == 'Spain' ]
print(df_pop_es.head())
df_pop_es.drop(['country'],axis=1)['population'].plot(kind='bar')

Hagamos la comparativa con otro país, por ejemplo con el crecimiento poblacional en Argentina

df_pop_ar = df_pop[(df_pop["country"] == 'Argentina')]

anios = df_pop_es['year'].unique()
pop_ar = df_pop_ar['population'].values
pop_es = df_pop_es['population'].values

df_plot = pd.DataFrame({'Argentina': pop_ar,
                    'Spain': pop_es}, 
                       index=anios)
df_plot.plot(kind='bar')

Ahora filtremos todos los paises hispano-hablantes

df_espanol = df.replace(np.nan, '', regex=True)
df_espanol = df_espanol[ df_espanol['languages'].str.contains('es') ]
df_espanol

Visualizamos…

df_espanol.set_index('alpha_3')[['population','area']].plot(kind='bar',rot=65,figsize=(20,10))

Vamos a hacer detección de Outliers, (con fines educativos) en este caso definimos como limite superior (e inferior) la media más (menos) “2 veces la desviación estándar” que muchas veces es tomada como máximos de tolerancia.

anomalies = []

# Funcion ejemplo para detección de outliers
def find_anomalies(data):
    # Set upper and lower limit to 2 standard deviation
    data_std = data.std()
    data_mean = data.mean()
    anomaly_cut_off = data_std * 2
    lower_limit  = data_mean - anomaly_cut_off 
    upper_limit = data_mean + anomaly_cut_off
    print(lower_limit.iloc[0])
    print(upper_limit.iloc[0])

    # Generate outliers
    for index, row in data.iterrows():
        outlier = row # # obtener primer columna
        # print(outlier)
        if (outlier.iloc[0] > upper_limit.iloc[0]) or (outlier.iloc[0] < lower_limit.iloc[0]):
            anomalies.append(index)
    return anomalies

find_anomalies(df_espanol.set_index('alpha_3')[['population']])

Detectamos como outliers a Brasil y a USA. Los eliminamos y graficamos ordenado por población de menor a mayor.

# Quitemos BRA y USA por ser outlies y volvamos a graficar:
df_espanol.drop([30,233], inplace=True)
df_espanol.set_index('alpha_3')[['population','area']].sort_values(["population"]).plot(kind='bar',rot=65,figsize=(20,10))

En pocos minutos hemos podido responder: cuántos datos tenemos, si hay nulos, los tipos de datos (entero, float, string), la correlación, hicimos visualizaciones, comparativas, manipulación de datos, detección de ouliers y volver a graficar. ¿No está nada mal, no?

Más cosas! que se suelen hacer:

Otras pruebas y gráficas que se suelen hacer son:

• Si hay datos categóricos, agruparlos, contabilizarlos y ver su relación con las clases de salida
• gráficas de distribución en el tiempo, por ejemplo si tuviéramos ventas, para tener una primera impresión sobre su estacionalidad.
• Rankings del tipo “10 productos más vendidos” ó “10 ítems con más referencias por usuario”.
• Calcular importancia de Features y descartar las menos útiles.

Conclusiones

En el artículo vimos un repaso sobre qué es y cómo lograr hacer un Análisis Exploratorio de Datos en pocos minutos. Su importancia es sobre todo la de darnos un vistazo sobre la calidad de datos que tenemos y hasta puede determinar la continuidad o no de un proyecto.

Siempre dependerá de los datos que tengamos, en cantidad y calidad y por supuesto nunca deberemos dejar de tener en vista EL OBJETIVO, el propósito que buscamos lograr. Siempre debemos apuntar a lograr eso con nuestras acciones.

Como resultado del EDA si determinamos continuar, pasaremos a una etapa en la que ya preprocesaremos los datos pensando en la entrada a un modelo (ó modelos!) de Machine Learning.

La detección de Outliers podría comentarse en un artículo completo sobre el tema… YA salió!

¿Conocías el EDA? ¿Lo utilizas en tu trabajo? Espero tus comentarios!

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Recursos

Como siempre, puedes descargar la notebook relacionada con este artículo desde aquí:

• Descargar notebook ejemplo EDA para Machine Learning (GitHub)

BONUS track: Notebook sobre manipulación de datos con Pandas

Como Bonus…. te dejo una notebook con los Casos más comunes de uso de Manipulación de datos con Pandas!

• Descargar Notebook Educativa sobre uso de Pandas

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