¿Qué es un modelo de IA?

Es importante entender que la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son conceptos interconectados, aunque no significan lo mismo. A continuación, se describen las principales diferencias:  

• Los modelos de IA son la categoría general que incluye tanto los modelos de aprendizaje automático como los de aprendizaje profundo, así como otras técnicas, como los sistemas basados en reglas y los sistemas de expertos. Abarcan cualquier modelo que muestre un comportamiento inteligente.  
• Los modelos de aprendizaje automático son un subconjunto de modelos de IA que utilizan métodos estadísticos para aprender de los datos sin necesidad de programación explícita. Pueden utilizar diversas técnicas, como redes neuronales.  
• Los modelos de aprendizaje profundo son una subdivisión más especializada de los modelos de aprendizaje automático que utilizan redes neuronales artificiales con varias capas para aprender de los datos. Son especialmente útiles para tareas complejas, como el reconocimiento de imágenes y de voz.

Los modelos de IA deben entrenarse, probarse, desplegarse y evaluarse de forma continua para garantizar que funcionan de forma eficaz. El proceso es similar al de enseñar a un niño a montar en bicicleta. Primero, le enseñas a hacerlo (formación), después dejas que practique (pruebas) y finalmente lo dejas que vaya por su cuenta (implementación). No obstante, debes comprobar cómo le va de vez en cuando para asegurarte de que siga montando la bici con seguridad (evaluación).

Entrenar un modelo de IA suele implicar alimentarlo con grandes cantidades de datos y permitirle aprender patrones a partir de ellos. El tipo de datos que se usen depende de la tarea específica para la que se entrene el modelo. Por ejemplo, a un modelo entrenado para identificar zapatos en imágenes se le proporcionaría un conjunto de datos de imágenes etiquetadas como que contienen zapatos o que no contienen zapatos. Durante el entrenamiento, el modelo puede aprender a distinguir entre las imágenes con zapatos y las que no.

La formación de un modelo de IA es un proceso continuo que consta de varios pasos clave:

1. Preparación de datos: incluye la recogida, la limpieza, el etiquetado, la transformación y la ingeniería de las funciones de los datos. Este paso crucial influye en el rendimiento, la rentabilidad y la escalabilidad del modelo.
2. Selección del modelo: la elección del modelo de IA adecuado depende del tipo de problema, las características de los datos, la complejidad del modelo y la necesidad de interpretabilidad. Entre las consideraciones que debes tener en cuenta se incluyen evitar el ajuste insuficiente (demasiado sencillo) y el ajuste excesivo (demasiado complejo).
3. Entrenamiento del modelo: consiste en alimentar el modelo elegido con los datos preparados y ajustar sus parámetros para minimizar los errores y mejorar la precisión.
4. Ajuste de hiperparámetros: ajustar los ajustes que controlan el proceso de aprendizaje para encontrar la mejor configuración y, por tanto, el rendimiento óptimo, equilibrando el sesgo y la varianza.

Cuando un modelo se ha entrenado, se debe probar con un conjunto de datos distinto que no haya visto antes. Esto se hace para evaluar su capacidad de generalizar con nuevos datos y de identificar posibles problemas. Puede compararse con un alumno que hace un examen de práctica antes del examen real.

Una vez que un modelo se ha probado y validado, se puede poner a disposición de los usuarios. Esto podría implicar integrarlo en una aplicación, un sitio web o un proceso empresarial. Piensa en el momento en que por fin dejas que tu hijo vaya en bicicleta sin ruedines.

Aunque un modelo ya esté funcionando, es importante seguir revisando su rendimiento y hacer los ajustes necesarios. Esto puede implicar monitorizar su precisión, eficiencia e imparcialidad. Al igual que compruebas que tu hijo va bien en la bicicleta, debes asegurarte de que el modelo siga funcionando correctamente y de forma segura. 

Esto también suele incluir la monitorización de problemas como la degradación del modelo, que se produce cuando el rendimiento del modelo se resiente con el tiempo debido a cambios en los datos o en el entorno, y la desviación de los datos, que se produce cuando cambian las características de los datos de entrada, lo que puede afectar a la precisión del modelo.

Los modelos de IA preentrenados (también llamados modelos fundacionales) son modelos de IA que ya se han entrenado con un gran conjunto de datos. Suelen usarse como punto de partida para crear nuevos modelos de IA, ya que pueden ahorrar a los desarrolladores mucho tiempo y esfuerzo. 

Cuando se trata de tareas de IA más habituales, usar un modelo preentrenado puede ser una gran alternativa a crear un modelo desde cero. Se pueden usar directamente o se pueden ajustar para casos prácticos concretos. Si necesitas realizar una tarea similar a la que se usó para entrenar el modelo, suele ser más rápido y fácil perfeccionar un modelo preentrenado que entrenar uno nuevo desde cero. 

El ajuste de un modelo consiste en entrenar un modelo preentrenado con un conjunto de datos más pequeño y específico de la tarea para adaptar sus capacidades a las necesidades concretas. Sin embargo, también puede haber algunas desventajas en el uso de modelos preentrenados. Puede que no sean adecuados para todas las tareas y, en ocasiones, pueden reflejar sesgos que estaban presentes en los datos de entrenamiento originales. 

En algunos casos, puede que sea necesario entrenar un modelo desde cero para conseguir el nivel de precisión y personalización que se desea.