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Cognilytica amplía el modelo CRISP DM para la gestión de proyectos de IA

¿Qué obtienes cuando cruzas el modelo CRISP DM con el TDSP de Microsoft? Bueno, sí, otro acrónimo. Pero Cognilytica, una firma de investigación de mercado en Washington, DC, cree que la combinación proporciona una metodología para la gestión de proyectos de IA.

CRISP DM son las siglas de Cross-Industry Standard Process for Data Mining, un enfoque paso a paso para lanzar un proyecto de minería de datos. CRISP DM se creó a finales de la década de 1990, antes del aumento actual de la inversión en IA. TDSP, o Team Data Science Process, es una metodología para implementar iniciativas de ciencia de datos. Microsoft introdujo TDSP en 2016, con el objetivo de facilitar las ofertas de análisis predictivo y las aplicaciones inteligentes.

La metodología Cognilytica’s Cognitive Project Management for Artificial Intelligence (CPMAI) combina CRISP DM, TDSP, Agile y su propio pensamiento e investigación sobre las mejores prácticas para la gestión de proyectos de IA. La empresa ofrece formación y certificación en CPMAI.

Sobre la base del modelo CRISP DM

Ron Schmelzer, socio gerente y analista principal de Cognilytica, dijo que los proyectos de IA requieren una visión diferente de la gestión de proyectos en comparación con las iniciativas de TI tradicionales. Específicamente, un enfoque para ejecutar un proyecto de inteligencia artificial, aprendizaje automático (ML) o tecnología cognitiva debe estar «mucho más centrado en los datos», señaló.

El CRISP DM tiene un adoptante de IA a mitad de camino. La metodología comienza con la comprensión de los objetivos de minería de datos de una empresa y avanza a través de fases como la recopilación, preparación y modelado de datos. CRISP DM, sin embargo, «no es específico de la IA y le faltan algunos detalles de la IA», señaló Kathleen Walch, socia gerente y analista principal de Cognilytica.

CPMAI toma la centralidad de datos del modelo CRISP DM y agrega TDSP, que Microsoft describe como una «metodología ágil e iterativa de ciencia de datos». El proceso de ciencia de datos en equipo abarca una definición del ciclo de vida de la ciencia de datos y una estructura de proyecto estandarizada junto con la infraestructura, los recursos, las herramientas y los servicios públicos.

Mientras tanto, Cognilytica aporta componentes como las mejores prácticas de las implementaciones de IA en producción, los enfoques de entrenamiento del modelo ML y la evaluación del modelo ML.

Discusión más amplia sobre IA

Schmelzer y Walch discutieron sobre CPMAI durante la conferencia del gobierno mundial de inteligencia artificial del mes pasado en Washington, DC Otros oradores de la conferencia describieron un proceso de tres pasos para lanzar proyectos de inteligencia artificial y discutieron el potencial de la inteligencia artificial conversacional en el sector público.

AI World tendrá una visión más amplia de la tecnología cuando la conferencia se celebre del 23 al 25 de octubre en Boston. El evento considerará la IA en la fabricación, la atención médica, los productos farmacéuticos y los servicios financieros, entre otros mercados.

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