Snorkel AI es una plataforma de desarrollo de inteligencia artificial centrada en los datos, especializada en el etiquetado programático de datos y en la gestión de conjuntos de datos de entrenamiento. Está dirigida a ingenieros de machine learning, científicos de datos y equipos de IA en sectores regulados como la banca, la salud, el sector legal y organismos públicos.

Basada en investigaciones de la Universidad de Stanford, Snorkel utiliza supervisión débil a través de funciones de etiquetado escritas por el usuario para generar automáticamente etiquetas de entrenamiento de alta calidad. Estas fuentes ruidosas se combinan con un modelo generativo que produce etiquetas confiables.

Principales beneficios:

• Reducción del trabajo manual de etiquetado

• Desarrollo más rápido de modelos ML

• Trazabilidad y control en entornos regulados

¿Cuáles son las principales funcionalidades de Snorkel AI?

Etiquetado programático con funciones de etiquetado

Snorkel permite escribir funciones de etiquetado, pequeños bloques de código que asignan etiquetas automáticamente basándose en reglas, patrones o modelos existentes.

• Disminuye la necesidad de datos etiquetados a mano

• Permite iterar rápidamente sobre estrategias de etiquetado

• Facilita la colaboración de expertos en el dominio sin conocimientos avanzados en ML

Modelo de etiquetado para combinar fuentes ruidosas

El modelo de etiquetado estima la precisión y relación entre múltiples funciones de etiquetado, generando etiquetas probabilísticas más confiables.

• Reduce el ruido e inconsistencias entre funciones

• Mejora la calidad del dataset de entrenamiento

• Supera enfoques simples como el voto mayoritario

Segmentación de datos y análisis de errores

La plataforma Snorkel Flow incluye herramientas para segmentar datos y analizar errores, permitiendo focalizar la mejora en los subconjuntos de datos más problemáticos.

• Detecta segmentos donde el modelo falla más

• Facilita la mejora de datos en casos límite

• Refuerza el rendimiento del modelo en contextos críticos

Entrenamiento e iteración integrados

Snorkel integra etiquetado, entrenamiento y evaluación en un único flujo de trabajo, lo que permite iterar rápidamente cuando se modifica el conjunto de datos o las reglas.

• Iteración ágil entre datos y modelo

• Reentrenamiento automático cuando cambian los datos

• Menos esfuerzo manual en el ciclo de desarrollo ML

Flujos de trabajo auditables

Snorkel permite trazar y versionar cada función de etiquetado, transformación de datos y salida del modelo, lo cual es crucial para industrias con requisitos regulatorios.

• Transparencia en cada decisión de datos

• Resultados reproducibles y auditables

• Cumplimiento con normativas empresariales

¿Por qué elegir Snorkel AI?

• Reduce significativamente el etiquetado manual, acelerando el desarrollo

• Mejora la calidad de los modelos al centrarse en los datos, no solo en el modelo

• Facilita la colaboración entre expertos de negocio y técnicos

• Permite iterar rápidamente ante cambios en los datos o reglas

• Ofrece procesos escalables y auditables, clave en sectores regulados