En su esencia, la IA utiliza datos para hacer predicciones. Esta capacidad puede alimentar recomendaciones como «también te puede gustar» en servicios de streaming, pero también está detrás de chatbots capaces de entender consultas en lenguaje natural y predecir la respuesta correcta, así como de aplicaciones que utilizan el reconocimiento facial para identificar quién aparece en una foto.
Llegar a estas predicciones requiere el entrenamiento de estos modelos de IA, y las aplicaciones más nuevas que dependen de la IA pueden demandar enfoques ligeramente diferentes para el aprendizaje.
Este artículo pretende explicar, de manera sencilla, qué es el entrenamiento de una IA, cómo funciona y por qué es esencial para que estas herramientas sean efectivas y precisas.
¿Qué es el entrenamiento de una IA?
El entrenamiento de una IA es el proceso por el cual se enseña a las máquinas a reconocer patrones y a hacer predicciones o tomar decisiones basadas en grandes cantidades de datos.
Para entenderlo mejor, pensemos en cómo aprendemos los seres humanos a caminar. Los niños pequeños no saben caminar, y caerán cientos de veces en sus primeros intentos.
Con el tiempo van aprendiendo a asociar sensaciones (datos de entrada) con ciertas órdenes musculares (salidas) para evitar caer. Porque caminar es eso; moverse evitando caer.
Este proceso es similar al entrenamiento de una IA. En este caso el «sujeto» del entrenamiento es una máquina que debe aprender de ejemplos, de grandes volúmenes de datos, para poder realizar tareas específicas.
Los datos proporcionados a la IA contienen ejemplos que la máquina debe procesar para entender cómo debe reaccionar en diferentes situaciones. A lo largo del proceso, la máquina ajusta sus algoritmos para mejorar sus respuestas, hasta que puede predecir o tomar decisiones de manera precisa.
Entrenamiento vs. Inferencia
Aunque los términos «entrenamiento» e «inferencia» se utilizan a menudo en el contexto de la inteligencia artificial, representan dos fases distintas pero complementarias del proceso de desarrollo de un modelo.
Como hemos dicho antes, durante el entrenamiento, el modelo recibe un conjunto de datos de entrada (por ejemplo, problemas matemáticos, imágenes, textos, etc.) y se le proporcionan las respuestas correctas o etiquetas asociadas a esos datos.
A medida que procesa más ejemplos, el modelo ajusta sus parámetros y mejora su capacidad para realizar predicciones precisas. El entrenamiento suele llevarse a cabo en un entorno controlado y con recursos computacionales significativos, ya que implica realizar múltiples cálculos, ajustes y pruebas para optimizar el modelo.
La inferencia es la fase en la que un modelo previamente entrenado hace predicciones o toma decisiones basadas en nuevos datos que no ha visto antes. En otras palabras, la inferencia es el uso práctico del modelo de IA para resolver problemas en situaciones del mundo real.
Una vez que el modelo ha sido entrenado, se puede utilizar en un entorno de producción para hacer predicciones con datos que llegan en tiempo real.
La inferencia suele ser mucho más rápida y requiere menos recursos computacionales que el entrenamiento, ya que no se están realizando cálculos complejos para modificar los parámetros internos.
¿Cómo se entrena una IA?
El entrenamiento de un modelo de IA no es un proceso simple y requiere varias etapas. A continuación, explicamos cada una de ellas para entender cómo se llega a tener una IA efectiva:
Preparación de los datos
Para que un modelo de IA sea eficiente, necesita datos de alta calidad que representen situaciones reales. Estos datos pueden provenir de diversas fuentes: imágenes, textos, sonidos o números.
Sin embargo, no basta con acumular grandes cantidades de datos; estos deben ser seleccionados cuidadosamente y procesados para garantizar que son precisos, relevantes y representativos de los escenarios en los que la IA será utilizada.
Selección del modelo
Una vez que tenemos los datos listos, el siguiente paso es elegir qué tipo de modelo de IA se utilizará. Existen diferentes tipos de modelos de IA, y la elección de uno u otro depende de los objetivos del proyecto.
Algunos modelos son más adecuados para tareas simples, mientras que otros son mejores para problemas más complejos.
Por ejemplo, si necesitamos que la IA identifique patrones en datos muy complejos, como en el caso del reconocimiento de voz, podemos optar por un modelo de red neuronal profunda.
Si lo que queremos es una tarea más sencilla, como predecir una tendencia en los precios de un producto, podríamos elegir un modelo más básico, como la regresión lineal.
Entrenamiento inicial o pre-entrenamiento
El entrenamiento inicial es la fase en la que el modelo comienza a procesar los datos. Al principio, el modelo no tiene ni idea de cómo hacer predicciones precisas, pero empieza a aprender a medida que se le muestran más datos.
Durante esta fase, los algoritmos dentro del modelo ajustan sus parámetros para mejorar las predicciones.
Es importante que el entrenamiento no sea demasiado complejo al principio. Si se le da un conjunto de datos muy grande o un modelo muy complicado, el modelo podría fallar en su tarea.
Durante el entrenamiento inicial, el objetivo es lograr que el modelo empiece a realizar predicciones dentro de un rango aceptable de error.
Validación del entrenamiento
Una vez que el modelo ha pasado por el entrenamiento inicial, se valida para comprobar que está funcionando correctamente.
En esta fase, se usan conjuntos de datos adicionales que no se han utilizado durante el entrenamiento, con el objetivo de evaluar cómo de bien el modelo generaliza a nuevos casos.
En otras palabras, se pone a prueba la capacidad del modelo para aplicar lo aprendido a datos que no ha visto antes.
Si el modelo hace predicciones correctas con estos nuevos datos, se puede decir que el entrenamiento ha sido exitoso. Si no es así, se necesita ajustar el modelo y repetir el proceso.
Pruebas en el mundo real
El último paso antes de lanzar el modelo de IA es probarlo en un entorno real. Aquí es donde el modelo comienza a interactuar con datos que provienen de situaciones reales.
Si la IA muestra un buen rendimiento con estos datos, significa que está lista para su implementación. Después de las pruebas de seguridad, que seguramente trataremos en otro artículo, el modelo puede ser publicado.
Sin embargo, incluso después de este paso, el entrenamiento no termina. La IA puede seguir aprendiendo y mejorando con el tiempo, a medida que interactúa con más datos y recibe correcciones.
¿Por qué es tan importante el entrenamiento de la IA?
El entrenamiento de la IA es crucial por varias razones, desde las obvias (como asegurar la fiabilidad de las inferencias y predicciones) hasta las más complejas (como reducir el uso se recursos computacionales).
Precisión y fiabilidad
Si una IA no está correctamente entrenada, sus predicciones o decisiones pueden ser incorrectas. El entrenamiento de la IA garantiza que el modelo sea lo suficientemente preciso y fiable para hacer inferencias que resulten correctas.
Adaptabilidad y mejora continua
Las situaciones en la vida real son muy diversas y cambiantes. El entrenamiento continuo de la IA le permite adaptarse a esos cambios, mejorando su capacidad para ofrecer predicciones precisas incluso ante nuevas circunstancias.
Además, una IA nunca es «perfecta» desde el inicio. Al igual que una persona, necesita práctica para mejorar. Con cada conjunto de datos que procesa, la IA tiene la oportunidad de ajustar sus parámetros, hacer predicciones más exactas y evitar cometer los mismos errores.
Optimización de recursos
El entrenamiento adecuado de una IA permite optimizar los recursos y mejorar la eficiencia del modelo. Operar algunos modelos para resolver cierto tipo de problemas puede ser increíblemente intensivo en términos energéticos.
Encontrar “atajos” para reducir el tiempo de inferencia, o la cantidad de procesamiento necesario, puede requerir entrenamiento adicional.
En resumen, el entrenamiento de la IA es vital no solo para su rendimiento, sino también para su capacidad de adaptarse y evolucionar con el tiempo. Es una parte fundamental de cómo las máquinas aprenden a «pensar», y entender este proceso nos ayuda a comprender mejor las tecnologías que están cambiando el mundo.