{"id":141,"date":"2023-09-13T15:36:51","date_gmt":"2023-09-13T13:36:51","guid":{"rendered":"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/?p=141"},"modified":"2023-11-14T15:11:25","modified_gmt":"2023-11-14T14:11:25","slug":"inteligencia-artificial-porcino-crispdm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/inteligencia-artificial-porcino-crispdm\/","title":{"rendered":"Libro blanco de la Inteligencia Artificial en el Sector porcino. Metodolog\u00eda (Parte 4)"},"content":{"rendered":"<p><em>Este art\u00edculo es el cuarto de una serie de art\u00edculos publicados por la startup <a href=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/\">IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la <strong>Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el art\u00edculo anterior, hablamos de machine learning, deep learning y redes neuronales En este, daremos un paso adelante y hablaremos de como se hace un proyecto de Inteligencia Artificial en el sector porcino, es decir, de metodolog\u00eda.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2>Perfiles involucrados<\/h2>\n<p>Una vez hemos explicado una serie de conceptos b\u00e1sicos sobre la IA, es el momento de lanzar nuestro primer proyecto de <strong>Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. A veces, en vez de Inteligencia artificial empleamos el concepto data&amp;analytics. No son exactamente lo mismo, pero a los efectos de estos ejemplos los utilizaremos indistintamente. Hemos visto que era importante una buena digitalizaci\u00f3n previa: sin datos no hay para\u00edso! Tambi\u00e9n hemos ido conociendo los diferentes tipos de perfiles que se juntan para hacer este tipo de proyectos:<\/p>\n<ul>\n<li>En primer lugar, el <strong>experto funcional<\/strong> (en este caso t\u00fa!). Es decir, quien mejor conoce su negocio, sus procesos, sus retos y de la realidad del d\u00eda a d\u00eda de sus explotaciones ganaderas.<\/li>\n<li>Los<strong> administradores de sistemas<\/strong> (el departamento de IT), que son quienes proporcionan las herramientas para la digitalizaci\u00f3n y para desarrollar este tipo de proyectos<\/li>\n<li>Los <strong>ingenieros de datos<\/strong>, que son los que se encargan de llevar todos los datos necesarios a nuestro <strong>lago de datos (datalake)<\/strong>, y de crear cuadros de mando mediante herramientas de <strong>inteligencia empresarial<\/strong> (<strong>business intelligence<\/strong>)<\/li>\n<li>Los <strong>cient\u00edficos de datos<\/strong>, que son los que van a aplicar inteligencia artificial para poder sacar el mejor partido a los datos de tu organizaci\u00f3n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Metodolog\u00eda CRISP &#8211; DM<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignright size-medium wp-image-143\" src=\"https:\/\/iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-300x300.png\" alt=\"\" width=\"300\" height=\"300\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-300x300.png 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-1022x1024.png 1022w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-150x150.png 150w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-768x770.png 768w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-200x200.png 200w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram-100x100.png 100w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/1024px-CRISP-DM_Process_Diagram.png 1024w\" sizes=\"(max-width: 300px) 100vw, 300px\" \/>Para hacer un proyecto de Inteligencia Artificial porcino, los cient\u00edficos de datos te van a recomendar que para este tipo de proyectos utilices una manera de hacer las cosas, una metodolog\u00eda, llamada <strong>CRISP-DM<\/strong> (Cross Industry Standard Process for Data Mining). Se trata de una metodolog\u00eda muy madura (se cre\u00f3 hace casi 30 a\u00f1os!), que consiste b\u00e1sicamente en hacer las cosas con un poco de sentido com\u00fan, e ir dando pasos a lo largo del proyecto para asegurarnos de que avanzamos con consistencia, y que no tendremos que volver hacia atr\u00e1s por un mal planteamiento previo.<\/p>\n<p>Veamos los diferentes pasos que componen la metodolog\u00eda, retomando nuestro ejemplo de creaci\u00f3n de un <strong>modelo predictivo para las emisiones de metano y CO2<\/strong>.<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Comprensi\u00f3n de negocio.<\/strong> Todo proyecto de <strong>an\u00e1lisis de datos en el sector porcino<\/strong> comienza con un pregunta de negocio que queremos responder. \u00bfQu\u00e9 formulaci\u00f3n de pienso funciona mejor? \u00bfCu\u00e1nto influye un episodio de stress t\u00e9rmico en el \u00edndice de conversi\u00f3n de los lechones? \u00bfCu\u00e1ndo es el mejor momento para el desvieje de una cerda? \u00bfCu\u00e1l es la relaci\u00f3n entre el aislamiento de una nave, la gen\u00e9tica de un lech\u00f3n, y su contenido de magro en el matadero? Todas las preguntas son leg\u00edtimas, y suele haber de dos tipos. Hay muchas peque\u00f1as preguntas que nos hacen ganar unos pocos c\u00e9ntimos por kilo producido. Hay grandes preguntas que pueden hacernos ganar muchos euros por animal. Ambas estrategias son correctas y es bueno que coexistan en una organizaci\u00f3n. Tenemos que ganar milla a milla el pan de cada d\u00eda, pero sin perder la frescura para hacernos preguntas valientes y arriesgadas, de las que normalmente la respuesta es NO, pero que cuando acertamos nos diferencian fuertemente de la competencia. La <strong>comprensi\u00f3n de negocio<\/strong>, que a veces tambi\u00e9n se llama <strong>an\u00e1lisis funcional<\/strong>, debe formalizarse. Esto significa que hemos de recoger el conocimiento y los objetivos en un documento que todo el mundo implicado pueda revisar. Esto ahorra muchos malentendidos, y ayuda a que cada uno entienda mejor lo que las otras personas implicadas en el proyecto hacen&#8230; porque nadie sabe de todo!<\/li>\n<li><strong>Comprensi\u00f3n de los datos<\/strong>. Una vez tenemos claro lo que queremos hacer, el siguiente paso es analizar los datos que tenemos y\/o necesitamos para cumplir nuestro objetivo. A veces, lamentablemente pocas, tenemos todos los datos y en el formato necesario para hacer nuestro proyecto. Normalmente, faltan datos, o es dif\u00edcil conseguirlos, o para tenerlos habremos de cambiar procesos o el uso de herramientas en nuestra organizaci\u00f3n. En muchos de los proyectos mejor ejecutados de <strong>IA en el sector porcino<\/strong> que he visto, su \u00e9xito no se deb\u00eda a una aplicaci\u00f3n espectacular de la IA, sino a que hab\u00edan encontrado una nueva e inteligente manera de recoger nuevos tipos de datos, lo que facilitaba que se pudiera aplicar IA. En otros casos, lamentablemente no habr\u00e1 los datos necesarios para ejecutar el proyecto, y esto tambi\u00e9n puede ser bueno. Quiero decir que a veces es mejor no auto enga\u00f1arnos y parar, que no perder mucho tiempo y dinero para acabar reconociendo que todav\u00eda no existen los datos necesarios para cumplir con los objetivos planteados. Otro paso importante en este punto es entender bien el formato en el que est\u00e1n los datos. Por ejemplo, si los datos provienen de una aplicaci\u00f3n t\u00e9cnica porcina, es posible que los veterinarios est\u00e9n codificando las enfermedades de una determinada manera, entonces es importante conocer bien c\u00f3mo se est\u00e1 haciendo para poder interpretar los datos correctamente. O si los datos provienen de un <strong>matadero porcino<\/strong>, es posible que cada matadero est\u00e9 codificando los <strong>decomisos<\/strong> de una determinada manera.<\/li>\n<li><strong>Tratamiento de los datos<\/strong>. Una vez estamos seguros de que hemos entendido bien la materia primera con la que vamos a trabajar, ha llegado el momento de llevar los datos all\u00ed donde queremos. Lo primero es llevarlos all\u00ed donde los vamos a trabajar, tarea que recordemos realizan los <strong>ingenieros de datos<\/strong>. A veces los datos est\u00e1n cerca de ser lo que necesitamos pero necesitan que trabajemos un poco con ellos para dejarlos perfectos. Por ejemplo, es posible que tengamos una serie de medidas sobre cu\u00e1ntos l<strong>echones han nacido en cada parto<\/strong>, pero falten algunos pocos datos. En ese caso, existen diversas estrategias para completar esos campos que est\u00e1n en blanco sin distorsionar el estudio. A veces, tenemos los datos que tenemos en dos columnas y los querremos resumir en una sola. Al rev\u00e9s otras veces una sola columna se convertir\u00e1 en varias, dependiendo del tipo de an\u00e1lisis que queramos hacer. En fin, en esta parte del proyecto los cient\u00edficos de datos trabajan en una versi\u00f3n de los datos que est\u00e9 en un formato que los modelos predictivos que se van a entrenar en la fase siguiente puedan entender y sacarle el mayor partido posible.<\/li>\n<li><strong>Modelado<\/strong>. En esta fase es cuando se crea el <strong>modelo de inteligencia artificial porcino en s\u00ed<\/strong>. Los cient\u00edficos de datos tienen a su disposici\u00f3n un arsenal de posibles modelos y opciones de configurarlos, que depender\u00e1n de los objetivos de negocio y de lo que se ha aprendido en los pasos anteriores del proceso. Cuando finalice el esta parte del proyecto, tendremos por fin una primera versi\u00f3n de nuestro modelo de IA. Recordemos que a esta fase se le llama tambi\u00e9n entrenamiento del modelo.<\/li>\n<li><strong>Evaluaci\u00f3n<\/strong>. Como hemos comentado, hay muchos tipos de modelos de IA, y cada uno de ellos tiene su manera de medir c\u00f3mo de bueno es, sus <strong>m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n<\/strong>. En un ejemplo anterior ve\u00edamos R2, que es un n\u00famero entre 0 y 1, siendo 1 que el modelo ajusta perfectamente a todos los datos observados, y 0 que el modelo es un aut\u00e9ntico fracaso. En base a estas m\u00e9tricas, podr\u00edamos decidir que el modelo es muy bueno y que pasamos a usarlo (fase 6: despliegue). Tambi\u00e9n podr\u00edamos decidir todo lo contrario, que nos hemos quedado tan lejos, que no es viable continuar con el proyecto y que no vamos por buen camino. Muchas veces, nos quedamos cerca, y el modelo es a la vez lo suficientemente bueno como para desplegarlo, y a su vez a lo largo del proyecto o fruto de la evaluaci\u00f3n se nos han ocurrido ideas de c\u00f3mo mejorarlo, puede que a\u00f1adiendo nuevos datos, puede que tratando estos de manera diferente, puede que aplicando otro tipo de algoritmos de IA. En ese caso, seg\u00fan la metodolog\u00eda CRISP-DM, volver\u00edamos de nuevo al punto 1. Entendimiento de negocio, para replantear el problema. Esto es importante! Puede que al principio del proyecto tuvi\u00e9ramos una pregunta\u00a0 de negocio que responder, pero a lo largo del proyecto nos hayamos dado cuenta que hay otra pregunta que es m\u00e1s importante, o que hay preguntas nuevas que tambi\u00e9n deben ser tenidas en cuenta.<\/li>\n<li><strong>Despliegue<\/strong>. Llegados a este punto, hemos construido con \u00e9xito un <strong>modelo predictivo en el sector porcino<\/strong> y comenzamos a sacarle partido. A veces, lo vamos a usar directamente a trav\u00e9s de la interpretaci\u00f3n que hacemos del mismo mediante el c\u00f3digo Python o R que hemos desarrollado. Pero otras veces, querremos mover el modelo all\u00ed d\u00f3nde se generan los datos. Por ejemplo, querremos integrar un modelo <strong>predictivo de desvieje de cerdas<\/strong> dentro de la propia aplicaci\u00f3n de gesti\u00f3n de las granjas, o querremos desplegar nuestro algoritmo de conteo de cerdos mediante vision computer al lado de la webcam para que los datos se procesen all\u00ed mismo y no tengan que viajar a trav\u00e9s de internet, o querremos desplegar en la aplicaci\u00f3n de matadero el modelo de gesti\u00f3n de la oferta y demanda en funci\u00f3n del stock de cerdos de las diferentes granjas y su tama\u00f1o (estrategias de shipping). Recordemos que a esta fase se le llama tambi\u00e9n predicci\u00f3n, inferencia, o scoring del modelo. Una parte importante aqu\u00ed, es prever las <strong>condiciones de degradaci\u00f3n del modelo predictivo<\/strong>. Es decir, el modelo ha sido entrenado en una circunstancias, y es bueno tener claro cuales son, para levantar una alerta si el modelo deja de ser de aplicaci\u00f3n. Por ejemplo, si hemos creado un modelo para predecir el crecimiento de un cerdo de cebo y una de las variables es la temperatura y esta siempre ha estado entre 0 y 40 grados, y de repente el mundo entra en una era glaciar y la temperatura normal pasa a ser -10 grados, pues obviamente ese modelo no va a servir, y los cient\u00edficos de datos tienen herramientas para detectar estos cambios en las circunstancias de operaci\u00f3n recomendables de manera autom\u00e1tica.<\/li>\n<\/ol>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p><em>Este art\u00edculo es el cuarto de una serie de art\u00edculos publicados por la startup <a href=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/\">IA Sapiens<\/a> dedicada a explicar qu\u00e9 es la <strong>Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>. En el siguiente art\u00edculo, comenzaremos a concretar algunos ejemplos de <strong>casos de uso de aplicaci\u00f3n de Inteligencia Artificial en el sector porcino<\/strong>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"alignnone size-full wp-image-25\" src=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic.png\" alt=\"\" width=\"952\" height=\"110\" srcset=\"https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic.png 952w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic-300x35.png 300w, https:\/\/www.iasapiens.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/optic-768x89.png 768w\" sizes=\"(max-width: 952px) 100vw, 952px\" \/><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Este art\u00edculo es el cuarto de una serie de art\u00edculos publicados por la startup IA Sapiens dedicada a explicar qu\u00e9 es la Inteligencia Artificial en el sector porcino. 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