Las mujeres lograron un progreso notable en el avance de la tecnología de IA/AA mediante sus contribuciones en proyectos de código abierto. Desarrollaron e hicieron el mantenimientos de herramientas, algoritmos y marcos de trabajo que permiten a los investigadores, los desarrolladores y a las empresas crear e implementar soluciones de IA/AA de vanguardia.
Para celebrar esos logros, desde Google Dev Library se presentaron contribuciones sobresalientes de desarrolladores de todo el mundo. También se brindó la oportunidad de mostrar las contribuciones de las mujeres desarrolladoras que trabajan en proyectos de IA/AA. Sigue leyendo para conocer sus proyectos e ideas.
Suzen es una ingeniera de aprendizaje automático cuya pasión es ayudar a las empresas impulsadas por una misión y con mentalidad social a aprovechar la IA y los datos para generar resultados importantes. Con tres años de experiencia en Twitter, Suzen desarrolló herramientas de plataforma con las que se optimizaron los procesos de desarrollo e implementación de modelos, lo que permitió una iteración más rápida y una mayor eficiencia. Sue compartió recientemente su entrada de blog titulada “Cómo visualizar artefactos TFX personalizados con InteractiveContext” con Dev Library. Hablemos con Sue y conozcamos más sobre su experiencia.
1. Cuéntanos más sobre tu reciente propuesta en Dev Library sobre la inspección de artefactos TFX con InteractiveContext y por qué lo consideras invaluable para depurar las canalizaciones de TFX.
Uno de mis aspectos favoritos de TFX es poder ejecutar pasos de canalización de forma individual e inspeccionar interactivamente sus resultados con InteractiveContext. Solía pensar que solo podías mostrar artefactos estándar con visualizaciones integradas, pero lo cierto es que también puedes usar InteractiveContext con artefactos personalizados. Como no había encontrado ningún ejemplo o documentación que explicara cómo mostrar artefactos personalizados, escribí un instructivo.
2. ¿Puedes contarme cómo es el proceso de crear documentación técnica para tus proyectos a fin de ayudar a otros desarrolladores?
Cuando creo documentación técnica para el trabajo o para los proyectos de código abierto, hago todo lo posible para seguir las prácticas recomendadas y guías de estilo de la comunidad y para centrar al lector. Pienso mucho en lo que los lectores esperan aprender o ser capaces de hacer después de leer los documentos. Tuve un enfoque similar al escribir el instructivo que envié.
Recomiendo contribuir a las comunidades que te importan y a los proyectos que utilizas y quieres mejorar. Crea cosas usando el proyecto. Haz preguntas cuando sea necesario hacer aclaraciones en la documentación. Notifica errores cuando los encuentres. Si compilas algo genial, demuéstralo o escribe sobre ello. Si encuentras un problema que puedes solucionar, ofrécete para hacerlo. Y si te quedas atascada o no entiendes algo, pide ayuda. También recomiendo leer la guía “Cómo Contribuir con el Código Abierto” de GitHub (https://opensource.guide/how-to-contribute/). Mi conclusión favorita es que los proyectos de código abierto son más que código y que hay muchas formas diferentes de contribuir en función de tus intereses.
La mayoría de mis proyectos personales son ejercicios de aprendizaje activo. Cuando escribo sobre tales proyectos, me centro mucho más en el proceso de desarrollarlos que en el resultado. Así, además de mostrar cómo funcionan, describo lo que me inspiró a crearlos, los desafíos que encontré y lo que sigue para el proyecto. También incluyo muchos vínculos a recursos que me resultaron útiles para comprender las herramientas y los conceptos que aprendí.
3. ¿Qué consejo les darías a otras mujeres interesadas en desarrollar proyectos de IA/AA de código abierto y cómo pueden comenzar?
Recomiendo contribuir a las comunidades que te importan y a los proyectos que utilizas y quieres mejorar. Crea cosas usando el proyecto. Haz preguntas cuando sea necesario hacer aclaraciones en la documentación. Notifica errores cuando los encuentres. Si compilas algo genial, demuéstralo o escribe sobre ello. Si encuentras un problema que puedes solucionar, ofrécete para hacerlo. Y si te quedas atascada o no entiendes algo, pide ayuda. También recomiendo leer la guía “Cómo Contribuir con el Código Abierto” de GitHub (https://opensource.guide/how-to-contribute/). Mi conclusión favorita es que los proyectos de código abierto son más que código y que hay muchas formas diferentes de contribuir en función de tus intereses.
4. En la biografía del perfil del autor de tu Dev Library se indica que estás explorando cómo “hacer que el aprendizaje de idiomas sea divertido y accesible”. ¿Puedes contarme cómo es ese proceso?
En este momento, se trata de una aspiración y, principalmente, un pasatiempo. Me encanta aprender idiomas y aprender la forma de hacerlo. Los idiomas son mi “tema de conversación durante horas sin que me aburra”. En realidad, no tengo un proceso para esto. En cambio, exploro y experimento mucho y dejo que mi curiosidad me guíe. A veces, implica leer libros de texto de lingüística, probar diferentes aplicaciones de aprendizaje de idiomas, contribuir en proyectos como Common Voice o aprender a usar bibliotecas como spaCy.
5. ¿Cómo crees que evolucionará el campo del desarrollo de IA/AA de código abierto en los próximos años y cómo te estás preparando para estos cambios?
Veo el desarrollo continuo de herramientas y plataformas destinadas a democratizar el aprendizaje automático. Espero que esto permita a las personas interactuar de manera significativa con los modelos y los productos impulsados por IA que usan y comprender mejor cómo funcionan. También espero que se generen más comunidades de investigación participativa comunes, como Masakhane, y se aliente a las personas sin experiencia en AA o ingeniería de software a crear y contribuir en proyectos de código abierto.
Aqsa es una apasionada ingeniera de aprendizaje automático con una gran curiosidad por la tecnología y el deseo de compartir ideas con los demás. Cuenta con experiencia práctica en diversos proyectos, como la previsión de afluencia, la detección de cataratas, la realidad aumentada, la detección de objetos y los sistemas de recomendación. Aqsa compartió su entrada de blog titulada “Devoluciones de llamada en TensorFlow: Personaliza el comportamiento de tu entrenamiento” con Dev Library. Hablemos con Aqsa y conozcamos más sobre su experiencia.
1. Como la primer experta desarrolladora de Google (GDE) de Pakistán, ¿cómo abordas la creación de comunidades inclusivas y diversas a tu alrededor?
Como GDE de Google, mi responsabilidad es ayudar a mejorar la comunidad tecnológica mediante eventos, talleres y tutorías inclusivos y diversos. Con el apoyo de Google, otras GDE y Grupos de Google Developers, nuestro objetivo es crear oportunidades accesibles para todo el mundo, independientemente de sus antecedentes o nivel de experiencia. Como oradora, comparto mis conocimientos en AA con diversas audiencias y ofrezco tutoría a personas subrepresentadas en tecnología, incluidas mujeres, minorías y personas de diferentes orígenes. Brindo orientación sobre oportunidades educativas y profesionales, y conecto a las personas con los recursos y atiendo a tantas personas como puedo a través de diversos medios de comunicación.
2. ¿Cómo es tu colaboración con otros desarrolladores en proyectos de IA/AA de código abierto y cuáles son algunas de las prácticas recomendadas que sigues para garantizar el éxito?
En nuestra comunidad de GDE, tenemos colaboradores activos de código abierto que hacen aportes en grupos para instructivos, trabajos de investigación y mucho más. Se fomenta la colaboración y los Googlers a veces lideran proyectos de código abierto con los GDE. Cuando expresas interés, los desarrolladores están abiertos a trabajar en colaboración. Para fomentar una cultura positiva, enfatizamos el valor y el respeto, los objetivos claros, las tareas manejables, los canales de comunicación, la comunicación abierta, los comentarios constructivos y la celebración de los logros. La colaboración exitosa depende de valorar el tiempo y las habilidades de las otras personas.
3. ¿Cómo equilibras las necesidades de rigor técnico con las de usabilidad y accesibilidad en tus proyectos de código abierto?
Comprender a tu público y sus necesidades es vital para lograr el equilibrio adecuado entre el rigor técnico y la usabilidad. Se deben simplificar los conceptos técnicos para públicos no técnicos y se debe poner el foco en aplicaciones prácticas. En los proyectos de código abierto, tienes más flexibilidad, pero en talleres o entrenamientos, elige las herramientas y tecnologías adecuadas para tu público. Con los principiantes, usa un lenguaje más simple y demostraciones interactivas. Con públicos intermedios o avanzados, profundiza en los detalles técnicos con fragmentos de codificación y conceptos complejos.
4. ¿Por qué crees que es importante que los escritores técnicos revisen tu contenido o tus proyectos con regularidad? ¿Crees que es importante que todos los escritores técnicos o los encargados del mantenimiento del código abierto sigan esta práctica recomendada?
La tecnología está en constante cambio, por lo que los escritores técnicos deben revisar el contenido regularmente para garantizar la precisión. Los comentarios del público pueden ayudar a que el contenido sea accesible y relevante. Sin embargo, es posible que los colaboradores no siempre tengan tiempo para actualizar su trabajo debido a las agendas ocupadas. No obstante, los blogs y proyectos tecnológicos siguen siendo un impulso valioso para los nuevos desarrolladores, que pueden contribuir con actualizaciones o blogs de seguimiento.
5. ¿Puedes contarme sobre un proyecto en el que hayas trabajado del que estés particularmente orgullosa y qué impacto tuvo en la comunidad de código abierto?
Formé parte de iniciativas de gran impacto, como Google Women Developer Academy, donde fui mentora en la prueba piloto. El programa ayuda a las mujeres del sector de tecnología a mejorar sus habilidades de comunicación y las prepara para mostrar sus talentos, lo que aumenta su confianza. También colaboré con otros GDE durante la pandemia de COVID-19 para crear un curso de código abierto llamado “ML for Rookies” (AA para novatos), que simplifica los conceptos de aprendizaje automático. Actualmente, estoy trabajando en un proyecto de IA en la nube respaldado por GCP y comencé un repositorio de código abierto “Cloud Playground” para hacer que el aprendizaje en la nube sea más accesible.
Margaret, experta desarrolladora de Google en AA desde 2018, es una ingeniera de investigación de AA que aplica IA/AA en el mundo real, desde el cambio climático hasta el arte y el diseño. Debido a que tiene experiencia en aprendizaje profundo, visión artificial, TensorFlow y AA integrada en el dispositivo, suele escribir sobre ello y hablar en conferencias. Margaret compartió varios proyectos en temas como TensorFlow Lite con Dev Library. Hablemos con Margaret y conozcamos más sobre su experiencia.
1. ¿Puedes hablarnos sobre las tecnologías de Google con las que trabajas?
Algunas de las tecnologías de Google con las que trabajo son TensorFlow, TensorFlow Lite, Keras, Android, MediaPipe y ML Kit.
2. ¿Cómo abordas la colaboración con otros desarrolladores en proyectos de código abierto y cuáles son algunas de las prácticas recomendadas que sigues para garantizar una colaboración exitosa?
Colaboré con Googlers, GDE de AA, estudiantes y profesionales en tecnología. La comunicación constante y la aplicación de las prácticas recomendadas, como la verificación y revisión de códigos, son útiles para garantizar una colaboración exitosa.
3. ¿Cómo es tu proceso de desarrollo para crear y mantener proyectos de IA/AA de código abierto y cómo priorizas en qué proyectos trabajar?
El tiempo es limitado, por lo que la priorización es muy importante. Me gusta mostrar nuevas tecnologías o áreas con las que los desarrolladores, incluida yo, pueden tener problemas. Aparte del código y los instructivos, también me gusta compartir mis conocimientos con notas, bocetos e ilustraciones visuales.
4. Compartiste recursos de aprendizaje en TensorFlow Lite. ¿Qué consejo les darías a otras mujeres interesadas en desarrollar proyectos de código abierto y cómo pueden comenzar?
Hay muchas maneras de contribuir en los proyectos de código abierto: proporcionar comentarios sobre la documentación o las características del producto; escribir un instructivo con código de muestra; ayudar a corregir errores o contribuir en las bibliotecas, por ejemplo. Lo mejor es comenzar de manera simple y fácil, y luego avanzar a proyectos más desafiantes.
5. ¿Cómo crees que evolucionará el campo del desarrollo de IA/AA de código abierto en los próximos años y cómo te estás preparando para estos cambios?
El código abierto es cada vez más importante para el desarrollo de IA/AA. Esto es evidente, por ejemplo, en el reciente desarrollo de la IA generativa y el aprendizaje automático integrado en el dispositivo. Habrá aún más oportunidades para proyectos de código abierto. Sigue contribuyendo porque los proyectos de código abierto son una excelente manera de aprender acerca de las últimas tendencias y ayudar a otras personas.
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