• El entrenamiento exitoso de un modelo de IA comienza con datos de calidad que representen de manera precisa y consistente situaciones reales y auténticas.
  • Utilizar un conjunto de datos demasiado amplio, un algoritmo demasiado complejo o el tipo de modelo incorrecto podría dar lugar a un sistema que simplemente procese datos en lugar de aprender y mejorar.

Fundamentalmente, la IA utiliza datos para hacer predicciones. Esa capacidad puede impulsar sugerencias de “también te puede gustar” en servicios de streaming, pero también está detrás de chatbots capaces de entender consultas en lenguaje natural y predecir la respuesta correcta, y de aplicaciones que analizan una foto y usan reconocimiento facial para sugerir quién aparece en la imagen. Sin embargo, llegar a esas predicciones requiere un entrenamiento eficaz del modelo de IA, y las aplicaciones más recientes que dependen de la IA pueden requerir enfoques de aprendizaje ligeramente diferentes.

Preparar los datos

Elentrenamiento de modelos de IAexitoso comienza con datos de calidad que representen de manera precisa y consistente situaciones reales y auténticas. Sin ellos, los resultados posteriores carecen de sentido. Para tener éxito, los equipos de proyecto deben seleccionar las fuentes de datos adecuadas, crear procesos e infraestructura para la recopilación manual y automatizada de datos, e instituir procesos apropiados de limpieza y transformación.

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Seleccionar un modelo de entrenamiento

Si la curación de datos sienta las bases del proyecto, la selección del modelo construye el mecanismo. Las variables para esta decisión incluyen la definición de los parámetros y objetivos del proyecto, la elección de la arquitectura y la selección de los algoritmos del modelo. Dado que los diferentes modelos de entrenamiento requieren cantidades diferentes de recursos, estos factores deben sopesarse con elementos prácticos como los requisitos computacionales, los plazos, los costos y la complejidad.

Realizar el entrenamiento inicial

Al igual que en el ejemplo anterior de enseñar a un niño a distinguir un gato de un perro, el entrenamiento de un modelo de IA comienza con lo básico. Utilizar un conjunto de datos demasiado amplio, un algoritmo demasiado complejo o el tipo de modelo incorrecto podría dar lugar a un sistema que simplemente procese datos en lugar de aprender y mejorar. Durante el entrenamiento inicial, los científicos de datos deben centrarse en obtener resultados dentro de los parámetros esperados, al tiempo que vigilan los errores que puedan romper el algoritmo.

Al entrenar sin excederse, los modelos pueden mejorar metódicamente con pasos constantes y seguros.

Validar el entrenamiento

Una vez que el modelo supera la fase de entrenamiento inicial, genera de forma fiable los resultados esperados en los criterios clave. La validación del entrenamiento representa la siguiente fase. Aquí, los expertos se proponen desafiar adecuadamente el modelo para revelar problemas, sorpresas o lagunas en el algoritmo. Esta etapa utiliza un grupo de conjuntos de datos separado de la fase inicial, generalmente con mayor amplitud y complejidad en comparación con los conjuntos de datos de entrenamiento.

A medida que los científicos de datos realizan pasadas con estos conjuntos de datos, evalúan el rendimiento del modelo. Aunque la precisión de los resultados es importante, el proceso en sí es igualmente crítico. Las principales prioridades del proceso incluyen variables como la precisión, el porcentaje de predicciones correctas, y la exhaustividad, el porcentaje de identificación correcta de clases. En algunos casos, los resultados pueden juzgarse con un valor métrico. Por ejemplo, lapuntuación F1es una métrica asignada a modelos de clasificación que incorpora las ponderaciones de diferentes tipos de falsos positivos/negativos, lo que permite una interpretación más holística del éxito del modelo.

Probar el modelo

Una vez que el modelo ha sido validado utilizando conjuntos de datos seleccionados y adecuados para su propósito, se pueden usar datos reales para probar el rendimiento y la precisión. Los conjuntos de datos para esta etapa deben extraerse de escenarios del mundo real, un paso proverbial de “quitar las ruedas de entrenamiento” para dejar que el modelo vuele por sí solo. Si el modelo ofrece resultados precisos —y, lo que es más importante, esperados— con los datos de prueba, está listo para entrar en funcionamiento.

Si el modelo muestra deficiencias de algún modo, el proceso de entrenamiento se repite hasta que el modelo cumpla o supere los estándares de rendimiento.