Cómo entrenar una IA paso a paso
Inteligencia ArtificialLa inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las herramientas más innovadoras y de mayor utilidad para empresas de cualquier sector, por las múltiples ventajas que ofrece. Sin embargo, su funcionamiento no es del todo autónomo, sino que primero debe ser entrenada. En este artículo, veremos cuáles son los tipos de inteligencia y cómo entrenar una IA.
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¿Por qué hay que entrenar a una IA?
El funcionamiento de los programas informáticos tradicionales se basa en seguir instrucciones explícitas. Pero a la hora de entrenar una IA, el procedimiento es bastante diferente y complejo. La IA debe ser expuesta, en primer lugar, a cantidades muy grandes de datos, ya que después trabajará sobre estos.
Para transformarlos en información de valor, es necesario usar algoritmos, que son los que detectarán tendencias o patrones. Estos también deben ajustarse de forma continua, a medida que se van ofreciendo más y más datos. Es lo que se conoce como aprendizaje supervisado.
De este modo, el rendimiento de la IA se mantiene optimizado y podrá realizar tareas cada vez más precisas y con mayor eficiencia. Además, tendrá la capacidad de adaptarse a nuevas situaciones con el tiempo.
Tipos de inteligencia artificial
Antes de adentrarnos en cómo entrenar una IA, hay que distinguir entre los tipos de inteligencia artificial que existen. Son dos:
Inteligencia débil o estrecha
Este tipo de inteligencia es aquella que está diseñada para realizar tareas específicas dentro de un dominio limitado. Por ejemplo, se entrenan para sistemas de recomendación, reconocimiento de voz y procesamiento de imágenes, ya que también es posible entrenar IA con fotos. Sin embargo, la IA débil no tiene conciencia ni capacidad para realizar tareas que queden fuera de su ámbito de especialización.
Inteligencia fuerte
A diferencia de la débil, la IA fuerte tiene la capacidad de comprender diferentes contextos, aprender de la experiencia, analizar datos, tomar decisiones por sí misma o realizar tareas de forma similar a los humanos, entre otras. Pero necesita un entrenamiento continuo para poder llevarlas a cabo.
¿Cómo entrenar una IA?
Si te preguntas cómo entrenar una IA para que sea capaz de realizar todas las funciones mencionadas, a continuación te dejamos los pasos a seguir.
Define tu objetivo
Como hemos visto, además de varios tipos de IA, existen diferentes tareas que pueden realizar. Por tanto, a la hora de entrenar sus algoritmos, primero hay que decidir cuál de todas ellas es la que se persigue. Y es que para crear un modelo, se puede partir de entrenar IA con fotos para que las reconozca, con lenguaje natural para entenderlo o con datos para que pueda tomar decisiones.
Recopilación y preparación de datos
Escogido el objetivo, se seleccionan también los datos, que deben ser de calidad y representativos. Es decir, que deben contener ejemplos del tipo de información que la IA necesitará procesar en su aplicación final. Pero no basta con una simple selección de datos, estos deben limpiarse y prepararse para eliminar valores atípicos, corregir errores y garantizar que la información es coherente.
Selección del algoritmo de aprendizaje
Existen diversos algoritmos de aprendizaje automático y técnicas de IA disponibles, cada uno con sus propias ventajas y limitaciones. La elección del algoritmo adecuado dependerá del tipo de tarea que se esté abordando y de la naturaleza de los datos disponibles. Por ejemplo, redes neuronales, frameworks de IA, árboles de decisión o máquinas de vectores de soporte.
Entrenar el modelo de IA
Una vez que se han preparado los datos y seleccionado el algoritmo de aprendizaje, se puede comenzar a entrenar a una IA. En este proceso, se le dan al modelo los datos de entrenamiento y se ajustan sus parámetros internos para minimizar la discrepancia entre las predicciones del modelo y los valores reales en aquellos. En función de la complejidad de la tarea o del tamaño del conjunto de datos, el entrenamiento puede llevar desde minutos hasta semanas o incluso meses.
Validación y ajuste del modelo
Después del entrenamiento, se valida el modelo de IA con un conjunto de datos de validación independiente. Esta independencia es la que permite medir la capacidad del modelo para generalizar y realizar predicciones precisas en datos que no se han visto previamente. Si el rendimiento del modelo no cumple con los estándares deseados, se harán ajustes adicionales en el algoritmo o en los datos de entrenamiento.
Despliegue y monitoreo continuo
Después de conseguir la validación final de éxito, se comienza a utilizar el modelo de IA en su entorno operativo. Pero el proceso nunca se detiene; dado que las condiciones y los datos van variando con el paso del tiempo, el entrenamiento se mantiene. Además, se deben ir corrigiendo los problemas que puedan ir surgiendo.
Ahora ya sabes cómo entrenar a una IA. Para conocer más acerca de este campo que está en plena expansión, fórmate con nuestros cursos.
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