En lenguaje sencillo, el entrenamiento del modelo de IA es el proceso de llevar un programa de computadora a través de los pasos para obtener inteligencia. Los ajustes continuos del proceso le dejan con un modelo de IA capaz de tomar decisiones o ejecutar tareas con poca o ninguna intervención.
El programa informático (o modelo de IA) es una suma de algoritmos capaces de aprender asimilando conjuntos de datos seleccionados. Entonces, para entrenar un modelo de IA, necesita acceso a un modelo de IA y a un conjunto de datos, sin mencionar también el acceso a una computadora potente.
Tiene la opción de utilizar modelos y conjuntos de datos de IA de código abierto. Alternativamente, puede crear un modelo de IA o seleccionar conjuntos de datos personalizados si tiene los recursos. En cuanto a la máquina en la que entrenará el modelo de IA, es mejor que alquile servidores para el aprendizaje automático.
¿Qué implica el entrenamiento de modelos de IA? (El proceso)
1. Recopilación de datos
Como se mencionó, existen conjuntos de datos de código abierto listos para usar. Los conjuntos de datos de código abierto están listos para dominios específicos. Sí, pueden ahorrarle el esfuerzo y el tiempo de recopilación de datos. Pero es posible que no se ajusten perfectamente a sus necesidades. A continuación se presentan tácticas alternativas de recopilación de datos:
1. Recopilación interna de datos
Si puede acceder a los datos internos de la empresa, puede recopilar datos de bases de datos, registros de datos, sistemas CRM o análisis de sitios web. La recopilación de datos interna le otorga acceso a información patentada y control sobre la calidad de los datos.
2. Colaboración colectiva
Si tiene el presupuesto, puede obtener datos mediante crowdsourcing. El crowdsourcing implica definir las cualidades de los datos que necesita y confiar al público la tarea de encontrarlos. Tomar esta ruta le otorga acceso a datos de diversas fuentes y un mayor control.
3. Recopilación de datos automatizada
La recopilación de datos automatizada es una alternativa relativamente asequible al crowdsourcing y la recopilación de datos interna.
Para automatizar el proceso de recopilación de datos, debes saber cómo utilizar la IA para el web scraping. El web scraping es el proceso de extraer datos de sitios web con la ayuda de varias herramientas. La automatización elimina la necesidad de recopilación manual, lo que en sí mismo no es práctico cuando se trata de entrenamiento de modelos de IA.
Independientemente de la técnica de recopilación de datos, asegúrese de que sus datos sean relevantes, precisos, coherentes, representables y completos. Estos datos aumentan la precisión del modelo de IA, reducen el sesgo y aumentan la confianza de los usuarios en el modelo de IA.
2. Curación de datos
Con su rico conjunto de datos en la mano, proceda a validarlos. Contraverificar para garantizar que sea relevante, completo, consistente, representable y preciso. Puede utilizar varias soluciones, como canalizaciones automatizadas, para comprobar si hay imperfecciones en los datos.
Después de la validación de los datos, ahora puede seleccionarlos. La curación de datos implica preparar los datos para que coincidan con los requisitos del mecanismo de aprendizaje específico que utiliza el modelo de IA.
Anteriormente mencionamos el hecho de que los modelos de IA constan de diversos algoritmos de aprendizaje. Bien, Estos algoritmos se incluyen en técnicas específicas de aprendizaje de IA.. Y cada técnica de aprendizaje requiere que presentes los datos de una manera específica.
Exploremos la curación de datos para estas técnicas de aprendizaje de IA:
1. Aprendizaje supervisado/guiado
Un modelo de IA que contiene algoritmos que aprenden mediante aprendizaje supervisado tiene como objetivo predecir o clasificar nuevos puntos de datos.
Imagínese a un maestro con tarjetas etiquetadas que contienen imágenes de diferentes animales. Los alumnos aprenden relacionando la etiqueta con la fotografía, lo que les permite identificar a los animales cada vez que los ven. Así es como funciona el aprendizaje supervisado.
Por lo tanto, para seleccionar datos para un modelo de IA con algoritmos de aprendizaje supervisados, debes etiquetar tus datos. Además, asegúrese de que las unidades sean consistentes, elimine los valores incorrectos y maneje los valores faltantes.
Luego, divida los datos seleccionados en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Utilizará el conjunto de entrenamiento para entrenar el modelo de IA, el conjunto de validación para evaluar el rendimiento y el conjunto de prueba para evaluar el modelo final.
2. Aprendizaje no supervisado (Descubriendo patrones)
Para el aprendizaje no supervisado, el modelo de IA tiene como objetivo revelar estructuras subyacentes, agrupar datos similares y descubrir patrones sin la ayuda de etiquetas. El modelo debe comprender los datos encontrando similitudes y entendiendo las características que definen un conjunto de datos específico.
Aquí, debe agrupar sus datos según las características. Hacerlo ayuda al modelo de IA a navegar y aprender de los datos sin etiquetar.
3. Aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje por interacción)
Los modelos de IA de aprendizaje por refuerzo aprenden explorando los detalles de una tarea dentro de un entorno definido y ejecutando funciones mediante prueba y error. Tú guías el modelo a través de recompensas y penalizaciones. Un buen ejemplo es un modelo de IA para juegos. Aprende jugando y recibiendo retroalimentación (pérdidas o recompensas).
Para el aprendizaje por refuerzo, debe simular un entorno con el que interactúe el modelo de IA. Defina reglas y simule interacciones.
También debes definir los comportamientos deseados y las recompensas (tanto negativas como positivas). Recuerde, equilibrar las recompensas mantiene motivado al modelo. También deberías definir y equilibrar las políticas de explotación y exploración.
4. Aprendizaje profundo (redes neuronales y más)
El aprendizaje profundo es un mecanismo de aprendizaje avanzado que impulsa un modelo de IA con la capacidad de manejar actividades sofisticadas. Por ejemplo, los modelos de IA de aprendizaje profundo pueden componer música, comprender el lenguaje o reconocer imágenes.
Los modelos de IA con algoritmos de aprendizaje profundo requieren que usted recopile datos a gran escala en función de lo que desea que haga el modelo. Los datos pueden incluir clips de audio para un modelo de generación de música, imágenes para un modelo de reconocimiento de imágenes y documentos de texto para un modelo de generación de texto.
Dado que los algoritmos de aprendizaje profundo emplean múltiples capas de aprendizaje, su objetivo es tener diferentes versiones de grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, para entrenar un modelo de reconocimiento de imágenes, también debes recortar, voltear y rotar imágenes.
3. Alimentar el modelo de IA con datos seleccionados y refinamiento iterativo
Después de seleccionar los datos basándose en la técnica de aprendizaje del modelo de IA, alimente los datos al modelo de IA. El modelo aprende en función de los algoritmos con los que está construido.
Durante la fase de aprendizaje, debes explorar las capacidades del modelo para ajustarlo. Sin iteración, el modelo no puede adaptarse a los datos cambiantes y no puede mejorar su rendimiento cuando se expone a otros conjuntos de datos.
Palabras de cierre
Si aún no te has dado cuenta, el entrenamiento de modelos de IA es el corazón de la inteligencia artificial. Sin él, no existirían sistemas capaces de funcionar sin nuestra intervención, como los sistemas de reconocimiento o detección de imágenes. Por lo tanto, a medida que siga aprendiendo y explorando el espacio de la IA, esfuércese por mejorar su comprensión sobre la optimización de varias sesiones de capacitación de modelos de IA.
