Cómo entrenar un modelo de IA
Entrenar un modelo de inteligencia artificial (IA) es un proceso complejo que involucra varios pasos. Ofrecemos a continuación una descripción general de cómo se entrena habitualmente un modelo de IA utilizando un enfoque basado en aprendizaje automático:
1. Definición del problema
- Identificar claramente el problema que se desea resolver (por ejemplo, clasificación, regresión, clustering, etc.).
- Determinar las métricas de evaluación que se utilizarán para medir el rendimiento del modelo.
2. Recolección de datos (Data Lake)
- Reunir un conjunto de datos suficientemente grande y representativo que contenga ejemplos de la tarea que se desea aprender.
3. Preprocesamiento de datos
- Limpiar los datos eliminando o tratando valores faltantes y errores.
- Transformar los datos en un formato adecuado para el algoritmo seleccionado (por ejemplo, normalización, codificación de categorías, etc.).
4. División de datos
- Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento, validación (opcional) y prueba. El entrenamiento se realiza en el conjunto de entrenamiento, la validación en el ajuste de hiperparámetros y la evaluación final en el conjunto de prueba.
5. Selección del modelo y algoritmo
- Elegir un modelo y algoritmo adecuado para el problema, como una red neuronal, máquina de soporte vectorial, árbol de decisión, etc.
6. Configuración de hiperparámetros
- Configurar los parámetros del modelo, como la tasa de aprendizaje, el número de capas en una red neuronal, etc. Esto puede requerir experimentación y ajuste.
7. Entrenamiento del modelo
- Alimentar el conjunto de entrenamiento al algoritmo, permitiendo que el modelo ajuste sus parámetros internos para minimizar una función de pérdida.
- Utilizar técnicas como el descenso del gradiente para optimizar los parámetros del modelo.
- Monitorear el proceso de entrenamiento para evitar problemas como el sobreajuste, donde el modelo se desempeña bien en los datos de entrenamiento, pero mal en datos no vistos.
8. Validación y ajuste
- Evaluar el modelo en un conjunto de validación para afinar los hiperparámetros y seleccionar la mejor versión del modelo.
9. Evaluación
- Probar el modelo en un conjunto de datos de prueba independiente para evaluar su rendimiento en condiciones similares a las que enfrentará en producción.
10. Implementación y monitoreo
- Desplegar el modelo en un entorno de producción.
- Monitorear su rendimiento en tiempo real, posiblemente ajustando y reentrenando según sea necesario.
El entrenamiento de un modelo de IA puede ser un proceso iterativo y altamente experimental, donde cada etapa puede requerir ajustes y decisiones basadas en el conocimiento del dominio, el análisis de datos y la comprensión de los algoritmos. Las herramientas y plataformas modernas de aprendizaje automático ofrecen una amplia gama de funcionalidades que facilitan este proceso, pero, aun así, el entrenamiento efectivo de un modelo de IA requiere de una combinación de habilidades técnicas y conocimientos en ciencias de datos, estadísticas, informática…, e incluso el conocimiento del negocio o campo de aplicación en sí.
Ver también: Pasos en la implementación de una oficina de inteligencia artificial. ¿Por dónde empezar?
1MillionBot desarrolla y entrena en el CSB un modelo LLM.