¿Cómo se entrena una inteligencia artificial paso a paso?
Inteligencia ArtificialLa inteligencia artificial (IA) es una de las herramientas más innovadoras y de mayor utilidad de las que disponemos actualmente, puesto que beneficia a empresas de cualquier sector. Sin embargo, su funcionamiento no es del todo autónomo, ya que primero debe ser entrenada. Te contamos cómo entrenar la IA y trabajar en este campo.
¿Cómo se entrena una inteligencia artificial?
El entrenamiento de la IA consiste en enseñarle a reconocer patrones a partir de ejemplos que sirvan de referencia. Se sigue un proceso que consta de cinco pasos. Primero, se define el problema en cuestión y se elige un tipo de inteligencia artificial para resolverlo. Luego, se recogen ejemplos y se clasifican, para que la IA aprenda de sus patrones. Después, se valida su eficacia con datos nuevos y se pone en funcionamiento, pero sin dejar de actualizarse constantemente.
Los 5 pasos para entrenar una IA
Si queremos que los resultados sean fiables cuando se trabaja con situaciones reales, es necesario saber cómo entrenar a la inteligencia artificial. No obstante, se trata de un proceso iterativo; es decir, que se repite una y otra vez para que la herramienta siga aprendiendo. Los pasos que se siguen durante el proceso de aprendizaje son:
1. Definir el problema y el tipo de modelo
El primer paso es concretar qué queremos conseguir. Por ejemplo, generar imágenes o texto o predecir ventas. Cuando se ha identificado la necesidad, se elige el modelo y el método de aprendizaje adecuados para el fin en cuestión.
Una vez elegido el tipo de modelo, se concretan las condiciones que debe cumplir, como el nivel de precisión, la cantidad y el tipo de datos con los que trabajará y el tiempo del que dispone para responder. También se revisan los recursos de computación que hacen falta para realizar el proceso.
2. Recoger y etiquetar los datos
En función del objetivo, se recogen los datos correspondientes para enseñar al modelo. La calidad es igual de importante que la cantidad, ya que si los datos están incompletos o contienen errores o sesgos, afectarán a los resultados.
Para evitar que suceda, los datos se deben limpiar, organizar y dividir en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. Pero aun así, los ejemplos utilizados en el aprendizaje supervisado suelen llevar etiquetas que indican la respuesta correcta. Por ejemplo, si el objetivo es detectar fraude, las operaciones se clasificarán en legítimas o fraudulentas.
3. Entrenar el modelo
Este paso es el aprendizaje en sí. El modelo procesa los datos de entrenamiento, genera resultados y los compara con los valores esperados. Si el resultado es erróneo, se ajustan los parámetros para que mejore en la siguiente ronda. El proceso se repite una y otra vez hasta que alcanza el rendimiento esperado.
4. Validar y medir
Para que el modelo sea válido, hay que probarlo con información que no haya utilizado antes y medir su rendimiento con métricas como el nivel de precisión y de error, o la capacidad para clasificar los resultados. En esta fase también se detecta el sobreajuste, que se produce cuando el modelo ha aprendido bien los ejemplos, pero no es capaz de generalizar.
5. Desplegar y reentrenar
Si el modelo supera las fases anteriores, se empieza a utilizar en su entorno de destino, pero se seguirá controlando el rendimiento y las respuestas que ofrece cuando cambian los datos o las condiciones. Si pierde precisión o aparecen nuevas necesidades, habrá que añadir datos nuevos, hacer ajustes en el modelo o volver a entrenarlo.
¿Qué son el fine tuning y el reentrenamiento?
Cuando el modelo ya ha sido entrenado, puede necesitar adaptaciones para responder mejor a tareas concretas. Este proceso se conoce como fine tuning de una IA o especialización. Por ejemplo, se pueden dar ejemplos de una empresa en particular a un modelo general de lenguaje para que pueda responder a consultas sobre sus productos.
Hay que distinguirlo del reentrenamiento o actualización, que se produce cuando el rendimiento del modelo desciende o necesita nuevos datos porque las circunstancias han cambiado.
¿Cuántos datos hacen falta para entrenar una IA?
La cantidad de datos depende del modelo y de la tarea. Por eso, para saber cómo entrenar una IA, hay que tener en cuenta el tipo de problema, el modelo elegido y la complejidad de la tarea. Si el sistema es sencillo, puede bastar un conjunto relativamente pequeño, pero si es complejo, pueden ser necesarios millones de ejemplos. También importa que sean relevantes, variados y de calidad suficiente para cubrir las situaciones con las que el modelo se encontrará cuando se utilice.
Entrenar una IA con datos propios de la empresa
Una empresa puede entrenar IA con sus propios datos para adaptar el modelo a necesidades muy concretas. Por ejemplo, puede trabajar con consultas de clientes, documentos internos, históricos de ventas o información sobre sus productos.
Antes de utilizarlos, hay que revisar su calidad, eliminar errores y establecer qué información se puede usar. A partir de ahí, existen distintas opciones según el objetivo: entrenar un modelo desde cero, adaptar uno existente con fine tuning o conectarlo con una base de datos mediante técnicas como RAG. La elección dependerá de las necesidades de la empresa y del tipo de información que quiera incorporar.
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