El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial está basado en la propia capacidad de aprendizaje de la mente humana, lo cual es bastante lógico teniendo en cuenta que esta tecnología se ha creado precisamente con el objetivo de imitar la capacidad de trabajo y de razonamiento de las personas.
Por eso, los diferentes modelos de inteligencia artificial necesitan aprender para mejorar, del mismo modo que lo hace nuestro cerebro desde que somos pequeños.
Por ejemplo, en este caso específico y uniendo perfectamente el mundo humano y el de la IA, para que una persona pueda comprender cómo funcionan estas mentes digitales y de qué forma las puede implementar en su rutina de trabajo necesita hacer un curso de IA.
Es decir, necesita aprender nuevos conocimientos con los que entender nuevos conceptos y crear nuevas soluciones y eso es, tal como veremos en este artículo, lo mismo que hace la inteligencia artificial, solo que con sus propios métodos.
¿Por qué la inteligencia artificial necesita entrenamiento?
El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial es necesario para que los algoritmos aprendan a resolver problemas específicos a partir de datos.
Un modelo de IA no puede simplemente empezar a funcionar de manera precisa desde cero, necesita ser entrenado con una gran cantidad de información para entender patrones y comportarse de manera coherente en distintas situaciones.
De hecho, es a través de este proceso, que el modelo ajusta sus parámetros para mejorar su rendimiento, optimizando su capacidad para hacer predicciones y ofrecer así respuestas con datos que no ha visto previamente.
Un concepto muy interesante que hay que conocer para entender cómo funciona el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial es el ajuste de los ‘hiperparámetros’, que son configuraciones internas del modelo que influyen en gran medida en su comportamiento.
Por ejemplo, en las redes neuronales artificiales, uno de los algoritmos más utilizados, se tienen que ajustar parámetros como la tasa de aprendizaje, el cual determina qué tan rápido puede el propio modelo modificar sus predicciones y sus resultados en función de los errores que comete.
Durante el entrenamiento, el modelo trata de minimizar el porcentaje de error, lo cual se hace mediante diversas técnicas como el descenso de gradiente, que ajusta los parámetros internos del modelo para que se acerque lo más posible a la solución correcta.
Sin embargo, este tema es bastante complejo, puesto que también es importante evitar problemas como el llamado ‘sobreajuste’, donde el modelo se especializa demasiado en los datos de entrenamiento y no trabaja bien con nuevos datos.
¿Cómo se realiza el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial?
El entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial involucra varios pasos interrelacionados, cada uno ellos con su propia importancia para que el modelo pueda ofrecer soluciones útiles basadas en los datos de entrada.
Puesto que el corazón de cualquier modelo de IA es el conjunto de datos con el que se entrena, para que el modelo aprenda correctamente, es necesario disponer de una cantidad suficiente de datos útiles que sean representativos del problema a resolver.
Por lo general, antes de incorporarlos al entrenamiento, hay que procesarlos detalladamente para eliminar posibles errores, así como añadir valores ausentes y convertirlos a un formato adecuado para el algoritmo.
Una vez procesados, el conjunto de datos se divide en tres subconjuntos: el de entrenamiento, el de validación y el de prueba. Dicha separación, hace que el modelo aprenda dentro de un entorno controlado.
La realidad es que en la práctica, se pueden emplear diferentes tipos de algoritmos, como las ya mencionadas redes neuronales, las máquinas de soporte vectorial, o los algoritmos de regresión.
Por otra parte, un método ampliamente utilizado es el descenso de gradiente, que ajusta los parámetros del modelo paso a paso hasta encontrar un mínimo que representa la mejor solución al problema.
Después del entrenamiento inicial, se realiza una evaluación del modelo utilizando el conjunto de validación, siendo en esta etapa donde se ajustan los ‘hiperparámetros’. Dicho ajuste es totalmente necesario, ya que sin él no se podría obtener el mejor rendimiento posible, además de que sirve para evitar tanto el sobreajuste como un rendimiento deficiente.
Por último, ten en cuenta que el proceso de entrenamiento de un modelo de IA es algo iterativo, lo que significa que a menudo se necesita volver a algunas etapas anteriores para refinar el modelo hasta alcanzar un rendimiento que resulte satisfactorio.
¿Qué tipos de datos se utilizan para entrenar un modelo de inteligencia artificial?
La calidad del entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial se sustenta en el valor y la cantidad de los datos con los que se alimenta dicho modelo y lógicamente, dependiendo del objetivo que se pretenda alcanzar, se utilizarán distintos tipos de datos.
Los datos estructurados son aquellos que siguen un formato organizado y predefinido, como bases de datos con filas y columnas, los cuales suelen incluir tablas con información numérica o categórica.
A diferencia de los estructurados, los datos no estructurados carecen de un formato predefinido, siendo los ejemplos más comunes las imágenes, los videos, los textos y los audios.
Es decir, lo que se considera como multimedia son tipos de datos más difíciles de procesar, ya que requieren de técnicas mucho más avanzadas para que los modelos de inteligencia artificial puedan interpretarlos. De hecho, esa es la razón por la que las nuevas tecnologías como el desarrollo de proyectos de visión artificial con IA suponen un avance tan importante.
Entre los dos, se encontrarían los datos semi-estructurados, los cuales combinan características de los dos tipos anteriores. Aunque no están organizados en bases de datos tradicionales, presentan cierta estructura que facilita su procesamiento, como archivos JSON o XML.
¿Cuánto tiempo se tarda en entrenar una IA?
El tiempo necesario para entrenar un modelo de inteligencia artificial es muy variable según el tamaño del modelo, la cantidad y la calidad de los datos, el hardware utilizado y la complejidad del problema que se desea resolver, o del avance que se desea conseguir.
Un modelo que realice un entrenamiento en una unidad de procesamiento central tardará más en completarse que si se utiliza una unidad de procesamiento gráfico.
Por ejemplo, se ha demostrado a través de experimentos que se pueden consultar en la red que con el entrenamiento de una red neuronal, el uso de una GPU se puede reducir el tiempo de entrenamiento en hasta 10 veces con respecto a lo que tardaría sin su uso.
Además, el tiempo de entrenamiento depende del tipo de modelo que se esté entrenando, ya que los modelos de aprendizaje profundo, como las redes neuronales convolucionales, las cuales se utilizan en la tecnología de visión artificial, necesitan de un mayor tiempo por su complejidad y la cantidad de datos que manejan.
Por otra parte, cuanto mayor sea el conjunto de datos, más tiempo llevará el proceso de entrenamiento, puesto que el modelo debe procesar y ajustar sus parámetros en función de dichos datos.
Por eso, a medida que el tamaño del conjunto de datos crece, también se incrementa la necesidad de realizar múltiples iteraciones para que el modelo pueda aprender correctamente, volviendo todo el entrenamiento algo más complejo y lento.
Con esto ya hemos resuelto la mayoría de dudas con respecto al entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial. No obstante, si quieres implementar esta tecnología en tu negocio y estás buscando asesoría profesional, contacta con nosotros.