El entrenamiento de modelos de inteligencia artificial es un proceso en el que se le enseña al algoritmo a interpretar de manera correcta los datos y a tomar decisiones precisas en base a esos datos, con el objeto de que solucione ciertas tareas.
El éxito de este proceso depende primordialmente de la calidad de los datos seleccionados y del control que se tenga sobre cada una de las fases que deben completarse.
Este aprendizaje de los algoritmos es un proceso desafiante, por lo que se deben tomar en cuenta los pasos básicos y las mejores prácticas que deben llevarse a cabo para ejecutar con éxito el entrenamiento de un modelo de IA.
El entrenamiento de los modelos de IA es una capacitación que requiere la ejecución de las siguientes etapas cruciales:
En la fase previa al entrenamiento es imprescindible recopilar datos reales y prepararlos. Existen diversos métodos de recopilación: recopilación privada, recopilación de datos automatizados, colaboración colectiva personalizada, etc. Se elige el método en base al alcance u objetivo del proyecto. Por ejemplo, un modelo de visión por ordenador requiere imágenes de cierta calidad y tamaño.
Para elevar la calidad y la relevancia del conjunto de datos seleccionados es necesario limpiarlos y mejorarlos (preprocesamiento de datos). Después se procede al modelado de datos, fase en la que se identifican las relaciones, las variables y las restricciones que deben representarse en el conjunto de datos.
Seguidamente, los datos deben pasar por un proceso de anotación (manual o de forma automática por un algoritmo inteligente), lo que significa etiquetarlos para que resulten más fáciles de interpretar por las máquinas. Por ejemplo, en el entrenamiento de modelos de visión por ordenador deben etiquetarse las imágenes.
Este paso consiste en seleccionar la arquitectura del modelo o el algoritmo apropiado que resuelva de mejor forma el problema objetivo, siendo una de las decisiones de mayor relevancia en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial.
Los tipos de modelos de IA son diversos, existen modelos de redes neuronales, de bosques aleatorios, de árboles de decisión, etc. Para la decantarse por uno u otro modelo debe definirse:
El problema y su grado de complejidad.
La estructura y el tamaño de los datos disponibles.
El grado de precisión que se desea.
Los recursos computacionales de los que se dispone.
Por ejemplo, en el caso de que el problema sea identificar valores atípicos dentro de un conjunto de datos, una de las mejores opciones sería elegir un modelo de detección de anomalías. Mientras que si el problema consiste en clasificar imágenes, la mejor opción resulta un modelo de redes neuronales convolucionales.
El entrenamiento inicial consiste en ingresar en el modelo los datos que han sido preparados, con el fin de detectar los errores que puedan surgir.
Es una fase en la que, después que se ha ingresado la información, se le solicita al modelo tomar ciertas decisiones basadas en esos datos. Es el inicio del aprendizaje, por lo que el modelo puede tropezar, al igual que lo hace el ser humano cuando empieza a caminar en su infancia. Todos estos tropiezos son los errores que deben irse ajustando para que el modelo sea más preciso.
En este paso es importante evitar que se produzca un sobreajuste, es decir evitar que el modelo se especialice y se entrene de manera específica sólo para solventar ciertas condiciones y sea incapaz de generalizarse para adaptarse a nuevas tareas.
En la fase de validación se corroboran todas las suposiciones sobre el funcionamiento del modelo, pero empleando un nuevo conjunto de datos (datos de validación).
Los resultados que se obtengan se analizan para detectar deficiencias. Incluso, si existiese un problema de sobreajuste, se hará visible en esta fase de validación.
La prueba es el paso final del entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial. Los datos utilizados en la prueba son del mundo real, datos no estructurados ni etiquetados.
Si arroja resultados precisos, el modelo se encuentra listo para ser utilizado.
Si no ofrece la precisión deseada, el modelo debe pasar otra vez por la etapa de entrenamiento.
Contenido relacionado:
Algunas de las mejores prácticas en el proceso de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial son las siguientes:
Comprender de forma temprana tanto el problema como los objetivos del proyecto de inteligencia artificial/aprendizaje automático.
Recopilar datos concisos y evaluarlos para garantizar la calidad y la relevancia de estos.
Utilizar datos etiquetados de forma correcta. Las etiquetas creadas para la fase de anotación de datos deben ser lo suficientemente específicas para que puedan ser útiles, pero sin dejar de ser lo suficientemente generales, con el fin de que abarque todas las variaciones posibles en el conjunto de datos seleccionados.
Iniciar el entrenamiento con un conjunto pequeño de datos. Tomar una muestra de los datos para comenzar a ajustar y a evaluar los resultados
Contar con suficientes datos. Mientras mayor sea la cantidad de datos, el grado de precisión también será mayor.
Contenido relacionado:
¿Por qué todas las empresas deberían usar un anonimizador de datos?
Es preciso recordar que el aprendizaje automático es un subcampo de la inteligencia artificial. Por lo tanto, los modelos de aprendizaje automático son modelos de IA, pero los modelos de IA no necesariamente son modelos de aprendizaje automático.
Si tomamos en cuenta los principales tipos de aprendizaje automático, se tienen las siguientes formas de entrenamiento:
Algoritmo de aprendizaje automático supervisado. En este caso el entrenamiento del algoritmo lo realiza un humano, exactamente un científico de datos experto en la tarea que se le enseña al modelo.
Son modelos que normalmente se utilizan para llevar a cabo análisis predictivos, por lo que los datos ingresados son decisiones o resultados obtenidos por expertos para predecir comportamientos futuros.
Algoritmo de aprendizaje automático sin supervisión. La capacitación es llevada a cabo por softwares o modelos de formación que pueden o no enseñar de la misma forma que un ser humano.
Por ejemplo, estos modelos pueden ser entrenados para la clasificación o resumen de contenido y para identificar patrones.
Algoritmo de aprendizaje automático semi supervisado. En este modelo la primera parte de la capacitación la realiza un ser humano y la parte restante del entrenamiento es encargada a softwares o modelos de formación, basándose en el entrenamiento inicial que ha sido llevado a cabo por el ser humano.
Lectura recomendada:
Ética en la IA: desafíos y responsabilidades en un mundo cada vez más digitalizado
Podemos hacer más inteligente a su modelo de IA. Gracias a nuestro repositorio de más de 10 billones de datos, le entregamos la recopilación de datos personalizada en cualquier idioma.
Además, en nuestro servicio de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial llevamos a cabo la anotación de datos, etiquetándolos para identificar sus características relevantes, el reconocimiento de patrones y el perfeccionamiento de respuestas.
En Pangeanic proporcionamos los datos que hacen crecer a su empresa. Contáctenos. Aproveche todo el potencial que la IA puede ofrecerle.