Entrenar un modelo con inteligencia artificial es un proceso fundamental en el desarrollo de la ciencia de datos. El objetivo es encontrar la mejor combinación de pesos y sesgos para un algoritmo de aprendizaje automático, con el fin de minimizar una función de pérdida sobre el rango de predicción. En este artículo, exploraremos qué es el entrenamiento de modelos en IA, por qué es importante y cómo se lleva a cabo este proceso.
Qué es el entrenamiento de modelos en IA
El entrenamiento de modelos es la fase en el ciclo de vida del desarrollo de la ciencia de datos donde los expertos intentan ajustar la mejor combinación de pesos y sesgos a un algoritmo de aprendizaje automático para minimizar una función de pérdida sobre el rango de predicción. El propósito del entrenamiento de modelos es construir la mejor representación matemática de la relación entre las características de los datos y una etiqueta objetivo (en el aprendizaje supervisado) o entre las propias características (en el aprendizaje no supervisado). Las funciones de pérdida son un aspecto crítico del entrenamiento de modelos, ya que definen cómo optimizar los algoritmos de aprendizaje automático. Dependiendo del objetivo, el tipo de datos y el algoritmo, los profesionales de la ciencia de datos utilizan diferentes tipos de funciones de pérdida. Un ejemplo popular de función de pérdida es el Error Cuadrático Medio (MSE, por sus siglas en inglés).
El entrenamiento de modelos es importante porque es el paso clave en el aprendizaje automático que resulta en un modelo listo para ser validado, probado y desplegado. El rendimiento del modelo determina la calidad de las aplicaciones que se construyen utilizando dicho modelo. La calidad de los datos de entrenamiento y el algoritmo de entrenamiento son aspectos importantes durante la fase de entrenamiento del modelo. Por lo general, los datos de entrenamiento se dividen en conjuntos de entrenamiento, validación y prueba. El algoritmo de entrenamiento se elige en función del caso de uso final. Existen varios puntos de compensación para decidir el mejor algoritmo: complejidad del modelo, interpretabilidad, rendimiento, requisitos de cómputo, entre otros. Todos estos aspectos del entrenamiento de modelos hacen que sea un proceso tanto complejo como importante en el ciclo de desarrollo del aprendizaje automático en general.
C3 AI permite el entrenamiento de modelos distribuidos a través de una combinación de canalizaciones de aprendizaje automático predefinidas y personalizadas que abordan diferentes demandas de carga de trabajo en ciencia de datos. El entrenamiento de estas canalizaciones crea modelos de aprendizaje automático que se pueden analizar en C3 AI ML Studio, promocionar para su implementación, utilizar para generar informes de puntuación o evaluar el rendimiento del modelo. Además, estos modelos también se pueden crear utilizando experiencias de arrastrar y soltar sin código proporcionadas por C3 AI Ex Machina.
Cómo se entrena un modelo
Entrenar un modelo simplemente significa aprender (determinar) buenos valores para todos los pesos y sesgos a partir de ejemplos etiquetados. En el aprendizaje supervisado, un algoritmo de aprendizaje automático construye un modelo examinando muchos ejemplos e intentando encontrar un modelo que minimice la pérdida; a este proceso se le llama minimización del riesgo empírico.
La pérdida es la penalización por una mala predicción. Es decir, la pérdida es un número que indica qué tan mala fue la predicción del modelo en un solo ejemplo. Si la predicción del modelo es perfecta, la pérdida es cero; de lo contrario, la pérdida es mayor. El objetivo de entrenar un modelo es encontrar un conjunto de pesos y sesgos que tengan una baja pérdida, en promedio, en todos los ejemplos. Por ejemplo, la Figura 3 muestra un modelo con alta pérdida a la izquierda y un modelo con baja pérdida a la derecha. Observa lo siguiente acerca de la figura:
- Las flechas representan la pérdida.
- Las líneas azules representan las predicciones.
La pérdida cuadrada es una función de pérdida popular en los modelos de regresión lineal que examinaremos aquí (también conocida como pérdida L2). La pérdida cuadrada para un solo ejemplo se define de la siguiente manera:
Loss = (y - y')^2
Donde:
y es la etiqueta del ejemplo (por ejemplo, temperatura).
y' es la predicción del modelo para ese ejemplo.
El Error Cuadrático Medio (MSE) es la pérdida cuadrada promedio por ejemplo en todo el conjunto de datos. Para calcular el MSE, se suman todas las pérdidas cuadradas de los ejemplos individuales y luego se dividen por el número de ejemplos:
MSE = (1/N) * Σ(y - y')^2
Donde:
(x, y) es un ejemplo en el que x es el conjunto de características que el modelo utiliza para hacer predicciones (por ejemplo, chirridos por minuto, edad, género) y y es la etiqueta del ejemplo (por ejemplo, temperatura).
y' es una función de los pesos y sesgos en combinación con el conjunto de características x.
D es un conjunto de datos que contiene muchos ejemplos etiquetados, que son pares (x, y).
N es el número de ejemplos en D.
Aunque el MSE se utiliza comúnmente en el aprendizaje automático, no es la única función de pérdida práctica ni la mejor función de pérdida para todas las circunstancias.
Consultas habituales
¿Cuál es el objetivo del entrenamiento de modelos en IA?
El objetivo del entrenamiento de modelos en IA es encontrar la mejor combinación de pesos y sesgos para un algoritmo de aprendizaje automático, de manera que se minimice una función de pérdida sobre el rango de predicción. Esto permite construir la mejor representación matemática de la relación entre las características de los datos y una etiqueta objetivo.
¿Por qué es importante el entrenamiento de modelos en IA?
El entrenamiento de modelos en IA es importante porque es el paso clave en el desarrollo del aprendizaje automático. El rendimiento del modelo determina la calidad de las aplicaciones construidas utilizando dicho modelo. Además, el entrenamiento de modelos permite optimizar los algoritmos de aprendizaje automático y mejorar la precisión de las predicciones.
¿Qué es la pérdida en el entrenamiento de modelos en IA?
La pérdida en el entrenamiento de modelos en IA es una medida que indica qué tan mala fue la predicción del modelo en un ejemplo específico. La pérdida se utiliza para evaluar la calidad del modelo y se busca minimizarla durante el entrenamiento mediante la optimización de los pesos y sesgos del algoritmo de aprendizaje automático.
El entrenamiento de modelos con inteligencia artificial es un proceso esencial en el desarrollo de la ciencia de datos. Permite encontrar la mejor combinación de pesos y sesgos para un algoritmo de aprendizaje automático, minimizando una función de pérdida sobre el rango de predicción. Este proceso es fundamental para construir modelos precisos y de alta calidad que impulsen aplicaciones y soluciones basadas en inteligencia artificial. A través del uso de herramientas y plataformas como C3 AI, es posible llevar a cabo el entrenamiento de modelos de manera distribuida y eficiente, optimizando el rendimiento y la escalabilidad de los algoritmos de aprendizaje automático.
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