Modelos de Machine Learning con Vertex AI | Beneficios y Casos de Uso

Explica: Alvaro Quiroga Toledo, Arquitecto de Soluciones Experto de Zenta

Zenta Group
4 min readAug 29, 2024

Construir modelos de ML con esta plataforma unificada de Google Cloud, ofrece grandes beneficios en cuanto a desarrollo y gestión.

La Inteligencia Artificial nos abre un sin fin de oportunidades para potenciar los negocios, creando proyectos innovadores. Para lograrlo, existen grandes herramientas en el mercado, pero hoy nos centraremos en Vertex IA, sus beneficios y cómo las industrias están implementando estos modelos de forma exitosa.

¿Qué es Vertex AI?

Es una plataforma integral que abarca todo el ciclo de vida del Machine Learning, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos, hasta la implementación y el monitoreo.

Proporciona un conjunto completo de herramientas y servicios que facilitan la creación de modelos de ML precisos y escalables, incluso para aquellos con experiencia limitada en codificación.

Beneficios de Vertex AI para la construcción de modelos de ML:

1. Aceleración del desarrollo de modelos:

  • AutoML: Ayuda a crear modelos de ML de alta calidad, con código mínimo y sin necesidad de conocimientos profundos, ya que automatiza el proceso de selección de algoritmos, hiperparámetros y arquitectura de modelos.
  • Plantillas de modelos pre-entrenados: Ofrece una amplia gama de plantillas de modelos pre-entrenados para tareas comunes de ML como clasificación, detección de objetos y traducción automática. Estas plantillas le permiten comenzar rápidamente y adaptarlas a sus necesidades específicas con facilidad.

2. Entrenamiento y escalado de modelos eficientes:

  • Infraestructura escalable: Vertex AI se ejecuta en la infraestructura de Google Cloud, lo que brinda acceso a recursos potentes y escalables. Permitiendo entrenar modelos de ML en una amplia gama de hardware, desde CPU y GPU, hasta TPU personalizadas de Google, para adaptarse a las necesidades de tus proyectos.
  • Optimización del entrenamiento: Ofrece funciones de optimización del entrenamiento para mejorar el rendimiento y reducir los costos. Esto incluye la selección automática de hardware, la paralelización del entrenamiento y la poda de modelos.

3. Implementación y gestión simplificadas de modelos:

  • Implementación con un solo clic: Esta plataforma se encarga de todo el proceso de implementación en producción, desde la empaquetación del modelo hasta la creación de endpoints y la gestión del tráfico.
  • Monitoreo y registro de modelos: Permite supervisar el rendimiento de los modelos en producción, obteniendo información valiosa sobre las métricas claves. Vertex AI registra automáticamente las métricas del modelo, ayudando a detectar y solucionar problemas de forma proactiva.

4. Gobernanza y seguridad mejoradas:

  • Gestión centralizada de modelos: Ofrece almacenamiento y gestión de los modelos de ML de forma centralizada en el Registro de modelos de Vertex AI. Esto facilita el control de acceso, la colaboración y la reutilización de modelos.
  • Seguridad y cumplimiento: Cumple con los más estrictos estándares de seguridad y cumplimiento, por lo que los datos y modelos están protegidos con las medidas de seguridad más avanzadas de Google Cloud.

Casos de uso empresarial con Vertex AI en Latinoamérica

Vertex AI está siendo utilizada por empresas de diversos sectores en Latinoamérica para impulsar la innovación y resolver desafíos empresariales complejos. A continuación, te presento algunos ejemplos destacados:

1. Sector minorista:

  • Falabella (Chile): Utiliza Vertex AI para desarrollar modelos de predicción de la demanda, para optimizar la gestión de inventarios y reducir los costos de almacenamiento.
  • Cencosud (Argentina): Implementa modelos de ML para personalizar las recomendaciones de productos a sus clientes, mejorando la experiencia de compra y aumentando las ventas.

2. Sector financiero:

  • Itaú Unibanco (Brasil): Emplea Vertex AI para detectar fraudes en transacciones bancarias en tiempo real, protegiendo a sus clientes y reduciendo las pérdidas financieras.
  • BBVA (México): Utiliza modelos de ML para evaluar la solvencia crediticia de los clientes, optimizando la toma de decisiones crediticias y reduciendo el riesgo de morosidad.

3. Sector manufacturing:

  • Gerdau (Brasil): Implementa Vertex AI para el mantenimiento predictivo de maquinaria industrial, previniendo fallas y optimizando los programas de mantenimiento.
  • FEMSA (México): Utiliza modelos de ML para optimizar la cadena de suministro, mejorando la eficiencia logística y reduciendo costos.

4. Sector público:

  • Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires (Argentina): Emplea Vertex AI para analizar el tráfico en tiempo real y optimizar la señalización, reduciendo la congestión y mejorando la movilidad urbana.
  • Ministerio de Salud de Colombia: Utiliza modelos de ML para analizar imágenes médicas y apoyar el diagnóstico de enfermedades, mejorando la atención médica y salvando vidas.

Con estos ejemplos reales, es notoria la relevancia que esta tecnología tiene en la actualidad, funcionando como eje central de proyectos que elevan el éxito y la ventaja competitiva de los negocios.

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