A les plantes industrials, les dades estructurades dels sistemes de visió o sensors són cada vegada més comunes. Sorgeix una pregunta freqüent: quan és millor utilitzar Classical Machine Learning i quan models més complexos com Deep Learning seqüencial o LLMs? L'elecció correcta impacta en la precisió, interpretabilitat i cost de l'anàlisi. Aquest butlletí desglossa les claus per decidir la tècnica adequada segons l'estructura de dades, volum i experiència de l'equip.
El primer pas és entendre l'estructura de les dades. Quan es treballa amb dades tabulars amb variables definides (temperatura, pressió, defectes marcats en XML o JSON) i sense fortes dependències temporals, Classical Machine Learning — com arbres de decisió, random forests o regressió logística — sovint és l'opció més eficient i pràctica. Aquests models s'entrenen ràpidament, són fàcils d'interpretar i funcionen bé amb conjunts de dades petits a mitjans (menys de 10.000 mostres).
Quan les dades presenten dependències temporals complexes, com sèries temporals multivariants on la història importa (per exemple, múltiples sensors que interactuen al llarg del temps), els models de Deep Learning com LSTM, GRU o transformers unidimensionals poden captar patrons que els models clàssics no detecten. Aquests requereixen més dades (entre 10.000 i 1.000.000 de mostres) i recursos computacionals, però poden millorar la detecció d'anomalies o prediccions en escenaris seqüencials.
Els LLMs (Large Language Models) són un tipus específic de Deep Learning. Tot i que no estan dissenyats originalment per a dades estructurades, poden servir com a eines accessibles per a equips sense experiència en Machine Learning o Deep Learning. Poden ajudar en anàlisis inicials, cerques de correlacions superficials, insights ràpids i ajudar a desenvolupar equacions o interpretacions senzilles. No obstant això, no tenen la potència ni especialització de models dedicats com LSTM, GRU o autoencoders i no haurien de substituir-los en tasques crítiques.
A la pràctica, moltes implementacions fallen perquè s'apliquen models complexos a dades no adequades, causant sobreajustament, baixa interpretabilitat i costos innecessaris. En canvi, les tècniques avançades poden estar infrautilitzades quan la complexitat de les dades les justifica.
Per als equips tècnics de planta, la recomanació és començar sempre analitzant l'estructura de les dades: si són tabulars sense forta dependència temporal, Classical Machine Learning és el camí més segur i eficient. Si existeixen relacions temporals o seqüencials, cal avaluar Deep Learning seqüencial per captar aquests patrons.
Per a equips sense experiència en Deep Learning, els LLMs poden aportar valor com a primer pas sense corbes d'aprenentatge pronunciades. És important entendre que els LLMs són eines de suport, no substituts de models especialitzats.
Finalment, el volum de dades és un factor clau per triar la tècnica adequada:
- Menys de 10.000 mostres: es prefereix Classical Machine Learning. - Entre 10.000 i 1.000.000 de mostres: Deep Learning especialitzat pot ser viable. - Més d'1.000.000 de mostres: els LLMs poden ajudar en l'anàlisi inicial o suport, sempre complementant models dedicats.