{"id":2021,"date":"2019-08-26T12:56:18","date_gmt":"2019-08-26T17:56:18","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=2021"},"modified":"2024-05-20T07:38:40","modified_gmt":"2024-05-20T12:38:40","slug":"modelos-de-produccion-en-tiempo-real","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/","title":{"rendered":"Modelos de producci\u00f3n en tiempo real: \u00bfen qu\u00e9 se diferencian de las pruebas de referencia?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\" >Modelos de producci\u00f3n en tiempo real: \u00bfen qu\u00e9 se diferencian de las pruebas de referencia?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\" >\u00bfQu\u00e9 son los modelos de producci\u00f3n en tiempo real y las pruebas comparativas?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\" >1. Necesidades de datos - \u00bfQu\u00e9 datos necesitan los modelos de producci\u00f3n en tiempo real?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\" >2. Ajuste de datos - \u00bfC\u00f3mo se recopilan los datos de entrenamiento para los modelos de producci\u00f3n?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\" >3. Desequilibrio de datos: \u00bfc\u00f3mo seleccionar los datos de formaci\u00f3n adecuados para los modelos de producci\u00f3n en tiempo real?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\" >4. Nuevos vocabularios - \u00bfC\u00f3mo se aplican los datos de formaci\u00f3n en los distintos modelos de producci\u00f3n?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/es\/real-time-production-models\/#5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\" >5. Latencia temporal: \u00bfcu\u00e1nto tardan en ejecutarse los modelos de producci\u00f3n?<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Real-time_production_models_%E2%80%93_How_do_they_differ_from_benchmark_tests\"><\/span>Modelos de producci\u00f3n en tiempo real: \u00bfen qu\u00e9 se diferencian de las pruebas de referencia?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<pre><code>        <h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_are_Real-Time_Production_Models_and_Benchmark_Tests\"><\/span>\u00bfQu\u00e9 son los modelos de producci\u00f3n en tiempo real y las pruebas comparativas?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>      \n    Los modelos de producci\u00f3n en tiempo real son modelos que permiten a los usuarios tomar datos recogidos durante la producci\u00f3n y analizar tanto las capacidades de producci\u00f3n actuales como predecir los resultados de producci\u00f3n futuros. Se trata de modelos destinados a optimizar la producci\u00f3n y evaluar el rendimiento \"antes del lanzamiento\", lo que significa que son herramientas de rendimiento predictivo. Aunque los modelos de producci\u00f3n adoptan muchas formas, uno de los m\u00e9todos que est\u00e1 ganando popularidad son los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico. Los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico crean modelos de producci\u00f3n aprendiendo de datos anteriores y, a continuaci\u00f3n, realizando evaluaciones y predicciones sobre el estado actual de la producci\u00f3n a la luz de las lecciones aprendidas de los datos anteriores.\u00a0<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>Para los fines de este art\u00edculo, se explorar\u00e1 un modelo de producci\u00f3n de ejemplo: el aprendizaje autom\u00e1tico para el an\u00e1lisis de textos. Este tipo de modelo de producci\u00f3n de aprendizaje autom\u00e1tico adopta la forma de:<\/p>\n<ul>\n<li>El proceso de producci\u00f3n: an\u00e1lisis de datos textuales, es decir, un art\u00edculo.<\/li>\n<li>El producto de producci\u00f3n\/resultado: un resumen conciso de lo m\u00e1s<br \/>hechos importantes en el art\u00edculo.<\/li>\n<li>El modelo de producci\u00f3n: el algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico aplicado a la<br \/>art\u00edculo.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Este modelo de producci\u00f3n aprende informaci\u00f3n relevante de art\u00edculos anteriores y, a continuaci\u00f3n, aplica esta informaci\u00f3n aprendida para resumir art\u00edculos nuevos. A diferencia de los modelos de producci\u00f3n en tiempo real, las pruebas de referencia se utilizan para evaluar retroactivamente el resultado final de la producci\u00f3n. Se recopilan datos, tanto del proceso de producci\u00f3n como del producto final, y se ejecuta un conjunto est\u00e1ndar de pruebas utilizando estos datos para determinar la calidad y el rendimiento del producto. Las pruebas de referencia se basan en la competencia, con el objetivo de \"batir\" a productos similares de otras empresas o superar referencias de rendimiento anteriores, y miden el rendimiento \"despu\u00e9s del lanzamiento\".<\/p>\n<p>Las pruebas comparativas implican:<\/p>\n<ul>\n<li>Recogida de datos en momentos predeterminados a lo largo de la producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Recopilaci\u00f3n de datos repetibles: se recopilan los mismos datos para cada producci\u00f3n y producto.<\/li>\n<li>Realizaci\u00f3n de un conjunto predefinido y normalizado de pruebas con los datos.<\/li>\n<li>Puntuar el producto final y comparar esta puntuaci\u00f3n con la de otros productos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La diferencia clave general entre las pruebas de referencia y los modelos de producci\u00f3n es la diferencia entre preguntarse \"qu\u00e9 tal ha funcionado mi producto frente a otros productos\" y \"c\u00f3mo puedo optimizar mi producci\u00f3n actual para fabricar el mejor producto posible\".        <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"1_Data_Needs_%E2%80%93_What_Data_Is_Required_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>1. Necesidades de datos - \u00bfQu\u00e9 datos necesitan los modelos de producci\u00f3n en tiempo real?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Un modelo de producci\u00f3n bien desarrollado y entrenado proporciona una gran cantidad de beneficios; sin embargo, estos modelos pueden ser igualmente perjudiciales. Un modelo mal desarrollado tiene el potencial de producir resultados enga\u00f1osos, sesgados o incluso sin sentido. El factor decisivo en la calidad del modelo de producci\u00f3n es la calidad de los datos utilizados para entrenarlo. Al producir cualquier algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico, la pregunta clave siempre va a ser qu\u00e9 y cu\u00e1ntos datos necesita el modelo para entrenarse adecuadamente.<br \/><br \/><\/code><\/pre>\n<p>Las necesidades de datos para el an\u00e1lisis de textos pueden desglosarse en:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 art\u00edculos se necesitan para la formaci\u00f3n en funci\u00f3n de la aplicaci\u00f3n, es decir, art\u00edculos acad\u00e9micos frente a peri\u00f3dicos frente a blogs?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 contexto se necesita sobre el texto, es decir, qu\u00e9 palabras, combinaciones de palabras y definiciones de palabras dentro del art\u00edculo son las m\u00e1s relevantes?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1ntos art\u00edculos necesita utilizar el algoritmo para entrenarse?<\/li>\n<\/ul>\n<p>En general, m\u00e1s datos de formaci\u00f3n es mejor, y los datos necesitan tanto contexto como sea posible. Adem\u00e1s, los datos de entrenamiento deben coincidir con el caso de uso actual. Es decir, si el texto que se va a analizar es una entrada de un blog cient\u00edfico, los datos de entrenamiento para el modelo de producci\u00f3n deben incluir tanto art\u00edculos cient\u00edficos como entradas de blog relacionadas. Cuanto m\u00e1s se acerque la distribuci\u00f3n de los datos de entrenamiento al tema del texto que se va a analizar, mejor ser\u00e1 la informaci\u00f3n resumida.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"2_Data_Tuning_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Collected_for_Production_Models\"><\/span>2. Ajuste de datos - \u00bfC\u00f3mo se recopilan los datos de entrenamiento para los modelos de producci\u00f3n?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    El ajuste de datos se refiere a c\u00f3mo y qu\u00e9 datos se introducen en la prueba de referencia \/<\/code><\/pre>\n<p>modelo de producci\u00f3n. En el caso de las pruebas comparativas, esto es muy sencillo: determinar los datos que hay que recoger durante la producci\u00f3n y con qu\u00e9 frecuencia. Las necesidades de datos de la prueba comparativa se derivan de la precisi\u00f3n relativa de las pruebas comparativas anteriores.<\/br><\/br><br \/>\nEsto contrasta con el modelado de producci\u00f3n, en el que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se utilizan para predecir los resultados durante la producci\u00f3n. En este caso, el ajuste de datos consiste en encontrar los datos adecuados para entrenar el modelo de producci\u00f3n. En<br \/>\nan\u00e1lisis de textos, esto implica:<\/p>\n<ul>\n<li>Seleccionar un conjunto suficientemente amplio de art\u00edculos pertinentes.<\/li>\n<li>Proporcionar un l\u00e9xico, o contexto, para los art\u00edculos: las palabras, grupos de palabras y definiciones de palabras que transmiten la informaci\u00f3n m\u00e1s relevante.<\/li>\n<li>Aprender de los art\u00edculos: iterar sobre el conjunto de datos para descubrir qu\u00e9 subconjunto del l\u00e9xico captura el mejor resumen de la informaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Aplicaci\u00f3n de este l\u00e9xico a nuevos art\u00edculos: ejecuci\u00f3n del modelo de producci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"3_Data_Imbalance_%E2%80%93_How_Can_the_Right_Training_Data_be_Selected_for_Real-Time_Production_Models\"><\/span>3. Desequilibrio de datos: \u00bfc\u00f3mo seleccionar los datos de formaci\u00f3n adecuados para los modelos de producci\u00f3n en tiempo real?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Ajustar el conjunto de datos de entrenamiento para los modelos de producci\u00f3n en tiempo real no es una tarea trivial. No todos los datos recogidos para el entrenamiento ser\u00e1n \u00fatiles, por lo que suele ser necesaria una selecci\u00f3n a la baja. Los datos tienen que ser relevantes para el texto que se est\u00e1 resumiendo, pero no tan espec\u00edficos como para encontrar un subconjunto limitado de informaci\u00f3n relevante, pero tampoco tan vagos como para encontrar demasiada informaci\u00f3n. Adem\u00e1s, siempre habr\u00e1 un desequilibrio en los datos de entrenamiento. Es improbable encontrar un conjunto de datos de entrenamiento lo suficientemente amplio y orientado a un caso de uso concreto, por lo que los datos de entrenamiento deben estar equilibrados entre temas para ajustarse lo mejor posible a la distribuci\u00f3n del tema estudiado.<\/code><\/pre>\n<p>Durante la selecci\u00f3n de los datos de entrenamiento pueden surgir varios escollos, como:<\/p>\n<ul>\n<li>Elecci\u00f3n de un conjunto demasiado amplio de art\u00edculos de entrada, lo que da lugar a res\u00famenes demasiado largos o vagos.<\/li>\n<li>Elecci\u00f3n de un conjunto demasiado reducido de art\u00edculos de entrada, lo que da lugar a res\u00famenes que omiten informaci\u00f3n clave.<\/li>\n<li>Elecci\u00f3n de art\u00edculos de mala calidad, es decir, fuentes basadas en la opini\u00f3n, lo que da lugar a res\u00famenes sesgados.<\/li>\n<li>Elecci\u00f3n de un l\u00e9xico err\u00f3neo para aplicar a los art\u00edculos de entrada, lo que da lugar a res\u00famenes sin sentido.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Encontrar el conjunto de datos de formaci\u00f3n adecuado no es una tarea trivial y requerir\u00e1 compromisos en la cantidad de datos de formaci\u00f3n, la relevancia de los datos de formaci\u00f3n y el contexto \u00f3ptimo.<\/p>\n<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"4_New_Vocabularies_%E2%80%93_How_is_Training_Data_Applied_Across_Different_Production_Models\"><\/span>4. Nuevos vocabularios - \u00bfC\u00f3mo se aplican los datos de formaci\u00f3n en los distintos modelos de producci\u00f3n?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Encontrar el conjunto de entrenamiento adecuado y ajustarlo al caso de uso concreto puede ser una tarea costosa y que requiere mucho tiempo. El coste asociado al desarrollo de conjuntos de entrenamiento da lugar al deseo de extender los datos de entrenamiento entre aplicaciones. Lo ideal ser\u00eda que un modelo de producci\u00f3n entrenado con un conjunto de art\u00edculos pudiera extenderse a otras aplicaciones. El objetivo es recopilar, organizar y contextualizar los datos de formaci\u00f3n para que puedan aplicarse a m\u00faltiples casos de uso del modelo de producci\u00f3n.<\/code><\/pre>\n<p><\/p>\n<p>Sin embargo, el nuevo modelo de producci\u00f3n no puede comprender el contexto del antiguo modelo de producci\u00f3n. Cada palabra nueva dentro del l\u00e9xico que no ha sido entrenada por el modelo antiguo induce una p\u00e9rdida de precisi\u00f3n. Por lo tanto, los modelos de producci\u00f3n de an\u00e1lisis de texto necesitan ser reajustados, es decir, recibir un nuevo vocabulario sobre el que entrenarse. Esto no quiere decir, sin embargo, que los antiguos modelos de producci\u00f3n sean completamente inaplicables a los nuevos dominios. Existen varias estrategias para mitigar la p\u00e9rdida de precisi\u00f3n en los distintos casos de uso:<\/p>\n<ul>\n<li>Descomponer el l\u00e9xico de los datos de formaci\u00f3n en subgrupos, como combinaciones espec\u00edficas de letras o palabras de alta frecuencia.<\/li>\n<li>Coformaci\u00f3n: creaci\u00f3n del conjunto de datos de formaci\u00f3n con dos contextos diferentes para cada art\u00edculo.<\/li>\n<li>Minimizaci\u00f3n de la p\u00e9rdida recortada: determinaci\u00f3n del subconjunto de art\u00edculos para entrenar el nuevo modelo mediante la estimaci\u00f3n de los art\u00edculos que reducen la p\u00e9rdida global de precisi\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"5_Time_Latency_%E2%80%93_How_Long_Do_Production_Models_Take_to_Run\"><\/span>5. Latencia temporal: \u00bfcu\u00e1nto tardan en ejecutarse los modelos de producci\u00f3n?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<pre><code>    <p>Aunque los modelos de producci\u00f3n en tiempo real suelen llevar el nombre de \"tiempo real\", porque aprovechan los datos de producci\u00f3n m\u00e1s actualizados disponibles, en realidad pueden funcionar a muchas escalas temporales. En la pr\u00e1ctica, las distintas necesidades de datos definen el tiempo de ejecuci\u00f3n; por ejemplo, un modelo de producci\u00f3n puede estar dise\u00f1ado para analizar tendencias en la informaci\u00f3n y, por tanto, necesitar d\u00edas de datos de entrenamiento. Pero, una vez ejecutado, este modelo de producci\u00f3n puede ejecutarse en cuesti\u00f3n de minutos para analizar nuevos datos.<\/code><\/pre>\n<p>\u00a0<\/p>\n<p>El tiempo de latencia del an\u00e1lisis de textos est\u00e1 relacionado con las expectativas del modelo:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfCu\u00e1nto tiempo se tarda en entrenar el modelo de producci\u00f3n \/ cu\u00e1ntos datos de entrenamiento hay que recopilar?<\/li>\n<li>\u00bfCon qu\u00e9 frecuencia debe predecir el modelo el rendimiento: cada hora, cada d\u00eda, cada semana, etc.?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1ntos datos se modelar\u00e1n, un breve blog, un art\u00edculo de revista, un cap\u00edtulo de libro, etc.?<\/li>\n<li>Cu\u00e1nta interacci\u00f3n humana se requiere: \u00bfcon qu\u00e9 frecuencia comprueba un operador humano la precisi\u00f3n e interpretaci\u00f3n de los resultados del modelo?<\/li>\n<\/ul>\n<p>La modelizaci\u00f3n de la producci\u00f3n proporciona medidas proactivas o predictivas del rendimiento. Eval\u00faan el rendimiento \"antes de la curva\" para determinar c\u00f3mo crear un producto final mejor. En el caso presentado del an\u00e1lisis de textos, los modelos de producci\u00f3n predicen qu\u00e9 informaci\u00f3n contenida en un art\u00edculo de texto es m\u00e1s relevante para una aplicaci\u00f3n determinada. Una vez que se han ejecutado los modelos de producci\u00f3n y se ha elaborado un producto, pueden realizarse pruebas comparativas para evaluar el valor del producto final. Los modelos de producci\u00f3n ofrecen varias ventajas clave, como:<\/p>\n<ul>\n<li>Reducci\u00f3n de los costes de producci\u00f3n gracias a la optimizaci\u00f3n de los m\u00e9todos de fabricaci\u00f3n durante la producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Menor sesgo en los resultados al reducirse la interacci\u00f3n del operador humano con los datos.<\/li>\n<li>Mejora de la precisi\u00f3n a lo largo del tiempo a medida que se recopilan m\u00e1s datos de entrenamiento durante la producci\u00f3n.<\/li>\n<li>Mayor agilidad, ya que los cambios en la producci\u00f3n pueden realizarse en tiempo real.<\/li>\n<\/ul>\n<p>A medida que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico se vayan perfeccionando, el modelado de la producci\u00f3n se convertir\u00e1 en una herramienta no s\u00f3lo beneficiosa, sino vital para la producci\u00f3n. Por lo tanto, la adopci\u00f3n temprana del modelado de producci\u00f3n es de bajo riesgo con el potencial de recompensas muy altas, y los modelos de producci\u00f3n desempe\u00f1ar\u00e1n un papel fundamental en la configuraci\u00f3n de la forma de producir en el futuro.<\/p>\n<p><a style=\"color: #999999; text-decoration: underline;\" href=\"http:\/\/skimai.com\/es\/\">M\u00e1s informaci\u00f3n sobre Skim AI.<\/a><\/p>\n<pre><code>    <p style=\"text-align: center;\">Sistema de gesti\u00f3n de la investigaci\u00f3n basado en IA para la inteligencia de mercado.<\/p>       \n        <a href=\"https:\/\/calendly.com\/gregg-skimai\/15min\/\">\n                    Consulta gratuita\n                <\/a><\/code><\/pre>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Real-time production models &#8211; How do they differ from benchmark tests? What are Real-Time Production Models and Benchmark Tests? Real-time production models are models that enable users to take data collected during production and analyze both current production capabilities and predict future production outputs. 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