¿Qué es un modelo de IA?

Es importante comprender que la IA, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo son conceptos interconectados, aunque no son lo mismo. Estas son las diferencias clave:  

• Los modelos de IA son la categoría amplia que incluye modelos de aprendizaje automático y de aprendizaje profundo, así como otras técnicas, por ejemplo, los sistemas basados en reglas y los sistemas expertos. Abarcan cualquier modelo que muestre un comportamiento inteligente.  
• Los modelos de aprendizaje automático son un subconjunto de modelos de IA que usan métodos estadísticos para aprender de los datos sin programación explícita. Pueden utilizar varias técnicas, incluidas, sin limitaciones, las redes neuronales.  
• Los modelos de aprendizaje profundo son una subdivisión más especializada de los modelos de aprendizaje automático que usan redes neuronales artificiales con múltiples 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, implementarse y evaluarse de forma continua para garantizar que tengan un rendimiento eficaz. El proceso es similar a enseñarle a un niño o una niña a andar en bicicleta. Primero, le muestras cómo hacerlo (entrenamiento), luego le permites practicar (pruebas) y, por último, puede hacerlo por su cuenta (implementación). Pero también debes supervisar de vez en cuando y asegurarte de que siga usándola de forma segura (evaluación).

Entrenar un modelo de IA suele implicar alimentarlo con grandes cantidades de datos y permitir que aprenda patrones a partir de ellos. El tipo de datos que se usan depende de la tarea específica para la que se entrena 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. A través del entrenamiento, el modelo puede aprender a diferenciar las imágenes con y sin zapatos.

El entrenamiento de un modelo de IA es un proceso continuo que implica varios pasos clave:

1. Preparación de datos: Incluye la recolección, la limpieza, el etiquetado, la transformación y la ingeniería de atributos a partir de los datos. Este paso crucial afecta el rendimiento, la escalabilidad y la rentabilidad del modelo.
2. Selección del modelo: Elegir el modelo de IA adecuado depende del tipo de problema, las características de los datos, la complejidad del modelo y la necesidad de interpretabilidad. Las consideraciones incluyen evitar el subajuste (demasiado simple) y el sobreajuste (demasiado complejo).
3. Entrenamiento del modelo: Esto implica alimentar al modelo elegido con los datos preparados y ajustar sus parámetros para minimizar los errores y mejorar la exactitud.
4. Ajuste de hiperparámetros: Consiste en ajustar la configuración que controla el proceso de aprendizaje para encontrar la mejor configuración para el mejor rendimiento, lo que equilibra el compromiso entre sesgo y varianza.

Una vez que se entrena un modelo, se debe probar en un conjunto de datos separado que no haya visto antes. Esto se hace para evaluar qué tan bien se generaliza el modelo con datos nuevos y para identificar posibles problemas. Imagina que es como darle a un estudiante una prueba de práctica antes del examen real.

Después de que se probó y validó un modelo, se puede hacer que esté disponible para su uso. Esto podría implicar integrarlo en una aplicación, un sitio web o un proceso empresarial. Piensa en ello como dejar que el niño o la niña ande en bicicleta sin rueditas.

Aunque un modelo ya esté activo, es importante seguir revisando su rendimiento y hacer los ajustes necesarios. Esto puede implicar supervisar su exactitud, eficiencia y equidad. Al igual que cuando supervisas a un niño o una niña que anda en bicicleta, debes asegurarte de que el modelo siga funcionando bien y de forma segura. 

Esto también suele incluir la supervisión de problemas como el deterioro del modelo, en el que el rendimiento de este se degrada con el tiempo debido a cambios en los datos o el entorno, y el desvío de los datos, en el que las características de los datos de entrada cambian, lo que puede afectar a la exactitud del modelo.

Los modelos de IA previamente entrenados, a veces denominados modelos de base, son modelos de IA que ya se entrenaron con un gran conjunto de datos. A menudo, se usan como punto de partida para crear nuevos modelos de IA, ya que pueden ahorrarles mucho tiempo y esfuerzo a los desarrolladores. 

Cuando se abordan las tareas de IA más comunes, usar un modelo previamente entrenado puede ser una gran alternativa a la creación de un modelo desde cero. Se pueden usar directamente o ajustar para casos de uso específicos. Si necesitas realizar una tarea que es similar a la que se usó para entrenar el modelo previamente entrenado, a menudo es más rápido y sencillo ajustar un modelo ya entrenado que entrenar un modelo nuevo desde cero. 

Ajustar un modelo se refiere a cuando tomas un modelo previamente entrenado y, luego, lo entrenas con un conjunto de datos más pequeño y específico para adaptar sus habilidades a tus necesidades. Sin embargo, también puede haber algunas desventajas potenciales al usar modelos previamente entrenados. Es posible que no sean adecuados para todas las tareas y, a veces, pueden reflejar sesgos que estaban presentes en los datos de entrenamiento originales. 

En algunos casos, puede ser necesario entrenar un modelo desde cero para lograr el nivel de precisión y personalización deseado.