Modelos de IA: cómo entrenar, validar, ajustar e implementar

Modelos de IA: cómo entrenar, validar, ajustar e implementa

El entrenamiento de modelos IA es uno de los pilares fundamentales para sacarle partido a la inteligencia artificial en el entorno empresarial. Gracias a las redes neuronales, que imitan el funcionamiento del cerebro humano, tu negocio puede sacar mucho más partido a los datos, obteniendo herramientas totalmente personalizadas y basadas en la información única de la empresa. Pero, ¿cuál es el proceso para lograr este aprovechamiento de la inteligencia artificial? ¿Qué herramientas necesita tu organización?
En los siguientes apartados te vamos a explicar por qué se ha vuelto tan importante la inteligencia artificial en los entornos empresariales. Además, te hablamos sobre algunos conceptos básicos relacionados con esta tecnología y sobre el proceso que conlleva la creación de modelos IA totalmente únicos, alimentados gracias a los datos de tu negocio. Te damos la bienvenida a la Industria 4.0, centrándonos en una de sus piezas clave: la IA.

Modelos IA, inteligencia artificial y las empresas

La inteligencia artificial se está abriendo camino en el mundo empresarial. Y lo hace a pasos agigantados. ¿Por qué asistimos a este fenómeno? Bien, lo primero que hay que dejar claro es que la IA no es una propuesta nueva. Más allá de la inteligencia artificial generativa (GenAI), aquella que tiene como objetivo generar contenido, los algoritmos y redes neuronales se emplean desde hace años con el fin de detectar patrones, ejecutar tareas repetitivas y tomar decisiones de bajo nivel de forma automática.
Para que una IA funcione, ya sea para crear textos, como ChatGPT, o para ejecutar tareas por sí sola, es necesario alimentarla de datos. Es en este punto donde entran en juego los modelos IA. Hablamos de un sistema diseñado para realizar tareas específicas mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático. Estos algoritmos permiten que el modelo aprenda patrones y tome decisiones basadas en datos.
Actualmente, podemos discriminar entre diferentes tipos de aprendizaje en IA:

• Aprendizaje supervisado. El modelo se entrena con datos etiquetados (conocidos como datos de entrenamiento), permitiéndole hacer predicciones precisas. Los datos, generalmente, son curados por humanos y, por eso, se usa el término supervisado.
• Aprendizaje no supervisado. Es aquel que se basa en datos no etiquetados. Básicamente, se proporciona información de todo tipo al algoritmo para que aprenda de ella, delegando en la red neuronal la capacidad de etiquetar estos datos.
• Aprendizaje por refuerzo. Es un sistema donde el modelo aprende a tomar decisiones mediante pruebas que tienen resultados positivos o negativos. Es el humano el que decide si los resultados son buenos o no y, en función de esta decisión, la máquina refina su comportamiento.

Los modelos IA, además, se entrenan gracias a tres conjuntos de datos distintos. Son los siguientes:

• Conjunto de entrenamiento. Es el paquete de datos que sirve para entrenar el modelo. Se puede asemejar a un manual de instrucciones con el cual el modelo IA aprende a realizar sus tareas.
• Conjunto de validación. Estos datos son los que permiten ajustar los hiperparámetros, es decir, los valores más específicos que configuran el comportamiento del modelo. De esta manera se evita el sobreajuste, que es cuando el modelo solo se atiene a lo aprendido de forma estricta, perdiendo la capacidad de incorporar nueva información y de contextualizar los datos.
• Conjunto de pruebas. Es el conjunto que se encarga de evaluar el rendimiento final del modelo para asegurar que funcione correctamente con datos nuevos. Permite saber si el modelo IA es capaz de extrapolar sus conocimientos iniciales a nuevos conjuntos que se le proporcionan más tarde.

Todo lo analizado parece complejo, pero cuando se lleva a la práctica, es bastante simple. En realidad, es similar a formar a un empleado al que acabas de contratar. Lo único que este es uno que se encargará de tomar decisiones de bajo nivel y de ejecutar las tareas más repetitivas de forma automática, liberando a los empleados reales de estas responsabilidades y mejorando su productividad.

El proceso completo para entrenar modelos IA

Ahora que ya conoces más a fondo cómo funcionan los modelos IA, queremos hablarte del proceso que hay que seguir para entrenarlos. Veamos los pasos exactos que permiten entrar a una inteligencia artificial para que sea capaz de desarrollar funciones y ejecutar tareas dentro de la operativa de una empresa.
Aquí tienes una explicación breve de los pasos para entrenar un modelo de IA, con los términos adicionales incluidos:

Recolección de datos

Primero, se recopilan datos relevantes para la tarea que se quiere resolver. Es importante que los datos sean representativos y de buena calidad, aunque provengan de diversas fuentes. A menudo se utilizan bibliotecas de aprendizaje automático y frameworks de IA para gestionar y preparar estos datos.

Selección de algoritmos y parametrización

Una vez se tienen los datos, el siguiente paso es elegir el algoritmo de aprendizaje automático, basándose en el tipo de tarea que debe cubrirse. Luego, se establecen los hiperparámetros, que son configuraciones iniciales del modelo que pueden afectar su rendimiento. Durante esta fase, se pueden aplicar técnicas de regularización para evitar el sobreajuste.

Entrenamiento

Se utiliza el conjunto de entrenamiento para enseñar al modelo. El modelo aprende a medida que se ajustan sus parámetros internos para minimizar los errores en sus predicciones sobre estos datos. Es una etapa en la que se suelen usar frameworks de IA.

Validación

Se evalúa el modelo usando el conjunto de validación. Este proceso es parte de la validación de modelos y se utilizan métricas de rendimiento para medir su eficacia. Es cuando se descubre si el modelo IA será capaz de recibir nuevos datos y si no se ha vuelto demasiado específico.

Ajuste de modelos IA

Basándose en los resultados de la validación, se ajustan los hiperparámetros y el modelo. Este proceso de ajuste de modelos puede repetirse varias veces para optimizar el rendimiento del modelo.

Implementación

Una vez que el modelo está bien entrenado y validado, se despliega en el entorno real donde hará sus predicciones o tomará decisiones basadas en nuevos datos. Este proceso se conoce como implementación de modelos. Después, se realiza el monitoreo de modelos y la actualización de modelos cuando sea necesario.

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