Diseño e implementación de un motor de machine learning multiplataforma y su integración en un producto para la inteligencia operacional

Abstract

RESUMEN: Gracias a la gran cantidad de librerías disponibles y a la activa comunidad de usuarios y desarrolladores, Python se ha convertido en una de las plataformas preferidas para la implementación de Machine Learning. No obstante, a la hora de elaborar sistemas de gestión en la empresa se encuentran asentados otros entornos como .NET de Microsoft. Esta tecnología es la usada por el producto IDbox de CIC Consulting Informático para permitir la supervisión y análisis en tiempo real o históricos de procesos de negocio en distintos ámbitos: industria, energía y entornos inteligentes. En este contexto de inteligencia operacional, se consideró interesante la posibilidad de introducir aprendizaje automático desarrollado en Python como una de las operaciones de procesamiento de los datos. Para afrontar esta interoperatibilidad entre tecnologías, sin que afecte al funcionamiento del caso de uso por parte del usuario, se presenta como solución el diseño a medida e implementación de un motor de Machine Learning y su integración con IDbox. Para ello se abordan una serie de trabajos, como el análisis del problema y las tecnologías involucradas, la intercomunicación de procesos a nivel de sistema operativo, el ciclo de vida completo de las operaciones y datos, así como los canales de transmisión adecuados para la comunicación de grandes cantidades de datos estructurados.

ABSTRACT: Due to the large number of available libraries and its strong community of users and developers, Python has become one of the most in-demand platforms for Machine Learning implementation. However, when it comes to develop management systems in a company, other environments such as Microsoft .NET are established. This technology is used by IDbox - a product created by CIC Consulting Informático - to allow real-time or historical monitoring and analysis of business processes in di↵erent sectors: industry, energy and smart. The fact of introducing Machine Learning algorithms developed in Python as one of the data processing operations was considered interesting in this operational intelligence context. To address the interoperability problem between technologies, without a↵ecting the user case workflow, a custom design and implementation of a Machine Learning engine and its integration with IDbox is introduced. In order to achieve this goal, a series of steps are followed, such as the analysis of the problem and the technologies involved, the intercommunication of processes at the operating system level, the complete life cycle of operations and data, as well as the appropriate transmission channel to communicate large amounts of structured data