El proceso de entrenamiento de un modelo de IA

Aunque cada proyecto tiene sus propios desafíos y requisitos, el proceso general de entrenamiento de un modelo de IA permanece constante.

Estos cinco pasos proporcionan una visión general del proceso de entrenamiento de un modelo de IA.

Preparación de los datos: El entrenamiento exitoso de un modelo de IA comienza con datos de alta calidad, que deben representar con precisión y coherencia situaciones reales del mundo real. Sin estos datos, los resultados posteriores carecerán de sentido. Para tener éxito, el equipo del proyecto debe seleccionar cuidadosamente las fuentes de datos apropiadas, establecer procesos e infraestructura para la recolección de datos manual y automatizada, y desarrollar procedimientos adecuados de limpieza y transformación.

Selección del modelo de entrenamiento: Si la preparación de los datos establece la base del proyecto, la selección del modelo construye todo el mecanismo. Las variables en esta decisión incluyen la definición de los parámetros y objetivos del proyecto, la elección de la arquitectura y el modelo algorítmico. Dado que los diferentes modelos de entrenamiento requieren distintas cantidades de recursos, estos factores deben equilibrarse con elementos prácticos como los requisitos de computación, plazos, costos y complejidad.

Entrenamiento inicial: Al igual que en el ejemplo de enseñar a un niño a distinguir entre gatos y perros, el entrenamiento de un modelo de IA comienza desde lo básico. Usar conjuntos de datos demasiado amplios, algoritmos demasiado complejos o tipos de modelos incorrectos puede hacer que el sistema simplemente procese los datos, en lugar de aprender y mejorar. Durante el entrenamiento inicial, los científicos de datos deben centrarse en obtener resultados que se ajusten a los parámetros esperados, al tiempo que observan los posibles errores destructivos en el algoritmo. Al evitar un sobreentrenamiento, el modelo puede mejorar gradualmente, de manera constante y controlada.

Validación del entrenamiento: Después de la fase de entrenamiento inicial, el modelo puede generar de manera confiable los resultados esperados según criterios clave. La validación del entrenamiento es la siguiente fase. En esta fase, los expertos comienzan a desafiar el modelo para encontrar problemas, sorpresas o lagunas en el algoritmo. Esta fase utiliza conjuntos de datos que difieren de los utilizados en la fase inicial, generalmente con una mayor amplitud y complejidad que los conjuntos de datos de entrenamiento.

Cuando los científicos de datos usan estos conjuntos de datos para realizar pruebas, evalúan el rendimiento del modelo. Si bien la precisión de la salida es importante, el proceso de evaluación en sí es igualmente crucial. Las tareas clave de este proceso incluyen la evaluación de variables como la precisión (porcentaje de predicciones correctas) y el recall (porcentaje de identificación correcta de categorías). En algunos casos, se puede utilizar un solo valor indicador para evaluar el resultado. Por ejemplo, el puntaje F1 es una métrica asignada a los modelos de clasificación, que incluye el peso de diferentes tipos de falsos positivos/falsos negativos, lo que permite una comprensión más completa del éxito del modelo.

Prueba del modelo: Después de validar el modelo utilizando un conjunto de datos cuidadosamente seleccionado y aplicable, se prueba con datos en tiempo real para evaluar su rendimiento y precisión. El conjunto de datos en esta fase debe proceder de escenarios del mundo real y este paso se conoce como la "bucle de desentrenamiento", que permite que el modelo se desarrolle de manera independiente. Si el modelo puede proporcionar resultados precisos (y, lo que es más importante, alcanzar los resultados esperados) a partir de los datos de prueba, se puede implementar. Si existen fallos en el modelo, se debe repetir el proceso de entrenamiento hasta que se cumplan o superen los estándares de rendimiento.

Aunque el despliegue es un hito importante, llegar a esta fase no marca el fin del entrenamiento del modelo. Dependiendo del modelo, cada conjunto de datos procesado puede proporcionar otra "lección" para la IA, lo que refina y mejora el algoritmo. Los científicos de datos deben monitorear continuamente el rendimiento y los resultados, especialmente cuando el modelo maneja datos inesperados o atípicos. Si surgen resultados incorrectos, incluso en pequeñas cantidades, es posible que el modelo necesite ajustes adicionales para evitar afectar las salidas futuras.