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Las etapas de la creación de una IA
Lo que vamos a descubrir
A estas alturas ya conoce bien la noción fundamental de la inteligencia artificial, que consiste en aprender de los datos. En otras palabras, si no tiene datos, no permitirá que su IA se entrene y mejore con el tiempo.
Antes de adentrarnos en los entresijos de la creación técnica de la inteligencia artificial, es esencial conocer bien todas las etapas que intervienen en su creación, desde el objetivo inicial a la recogida y preparación de datos, pasando por la puesta en producción de la IA.
La puesta en producción se refiere al proceso por el que un producto, software, sistema informático u otro elemento se despliega en un entorno operativo y es utilizado por los usuarios finales.
Este capítulo le proporcionará los fundamentos de la recogida de DATOS desde un punto de vista teórico, explicando los principios básicos, los objetivos y el proceso de recogida y preparación de datos, la elección y aplicación de algoritmos, el entrenamiento y la evaluación de los distintos modelos y terminando con el despliegue de su trabajo en entornos dedicados, para que se pueda utilizar correctamente.
Entender el objetivo
En primer lugar, debe identificar con precisión el área o el problema que desea que resuelva su futura inteligencia artificial. De hecho, no hay límites, ya que podría ser cualquier cosa, desde la comprensión de las tendencias de compra, al reconocimiento de imágenes o incluso el análisis del mercado inmobiliario.
Esto puede parecer obvio al inicio, pero si entiende su objetivo con precisión, podrá determinar los tipos de datos que necesita para entrenar su modelo.
¿Qué problema quiere resolver o qué tarea específica debe realizar la IA? Esta información le ayudará a elegir los algoritmos adecuados.
Por ejemplo, si está trabajando en una tarea de clasificación de imágenes, necesitará un algoritmo diferente al necesario para una tarea de predicción de valores numéricos.
Recogida y preparación de datos
Recopilar datos es el primer paso para crear inteligencia artificial.
Mucho antes de pensar siquiera en la arquitectura técnica que va a desplegar o incluso en los algoritmos más contemporáneos que desea utilizar, es imperativo determinar todos los datos que necesitará para alcanzar sus objetivos. Insistimos mucho, pero es necesario que lo entienda correctamente: los datos son la fuente de energía de su inteligencia artificial y la calidad de esos datos, es esencial para el éxito del despliegue de su inteligencia artificial.
También observará que es probable que estos famosos datos adopten distintas formas, como fotos, texto, documentos, vídeos, grabaciones de audio, datos estructurados de sistemas de gestión de bases de datos como Oracle o SQL Server o bases de datos que contengan datos no estructurados.
Base de datos relacional: tabla bidimensional
Las bases de datos "relacionales" se utilizan desde hace varias décadas (desde 1970). Disponen de un lenguaje de consulta llamado SQL (Structured Query Language) que se utiliza la mayoría de las veces. Sólo SQL permite interactuar con los datos, ya sea mediante una herramienta específica (SGBDR, sistema de gestión de bases de datos relacionales) o con una aplicación construida por equipos de ingenieros informáticos para crear, actualizar y consumir datos.
El CRUD es la base misma de la gestión de datos en las bases de datos. Estas operaciones permiten crear nuevas entradas, consultar información existente, actualizar datos ya presentes y eliminar registros. Estas acciones son esenciales para interactuar completamente con los datos almacenados de forma persistente, es decir, para mantenerlos en la base de datos incluso después de cerrar la aplicación, garantizando así que la información se almacena de forma permanente.
Tablas y atributos
Los datos se almacenan en tablas bidimensionales.
La columna se utiliza para almacenar atributos. A continuación, se pueden vincular entre sí para crear nuestro famoso modelo relacional.
Existen varios métodos para crear un modelo relacional. Uno de ellos es Merise, un método francés que apareció a mediados de los años 70 que permite a los diseñadores...
Selección del algoritmo
Existen muchos tipos diferentes de algoritmos de aprendizaje automático, todos ellos adaptados a necesidades específicas, como se explica en el capítulo Fundamentos de la Inteligencia Artificial. El algoritmo más adecuado depende en gran medida de la naturaleza del problema, ya sea clasificación, regresión, agrupación o cualquier otra tarea. Además, los propios datos desempeñan un papel crucial en esta decisión.
Para orientar su elección, es esencial plantearse algunas preguntas clave. En primer lugar, ¿qué tipo de problema intenta resolver? ¿Se trata de clasificación, regresión, agrupación o algo diferente? Comprender la naturaleza de su objetivo es el primer paso para seleccionar el algoritmo adecuado.
A continuación, hay que examinar detenidamente las características de los datos. ¿Están estructurados con una organización clara o no están estructurados con información dispersa? ¿Existen relaciones complejas entre las distintas variables? ¿Hay que tener en cuenta las dependencias temporales? La estructura de sus datos desempeñará un papel importante en la elección del algoritmo adecuado.
La cantidad de datos disponibles también es un factor determinante. Cuantos más datos de entrenamiento se tengan, más complejos pueden...
División de datos
Los datos son la materia prima a partir de la que su IA aprende y toma decisiones. Sin embargo, trabajar con datos en bruto suele ser complicado e incluso ineficaz. Ahí es donde entra en juego la división de datos, una práctica crucial que le permite organizar, preparar y aprovechar eficazmente los datos para entrenar su IA. Exploraremos la importancia de la división de datos en la IA, las diferentes técnicas para hacerlo y cómo este paso influye en el éxito de su proyecto.
La división de datos consiste en dividir el conjunto de datos en varias partes distintas, cada una de las cuales desempeña un papel específico en el proceso de aprendizaje de la IA. Las divisiones típicas incluyen:
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El conjunto de entrenamiento(Training set) es la parte más importante de sus datos, utilizada para entrenar su modelo de IA. La división correcta de los datos garantiza que su IA aprenda de forma eficaz.
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El conjunto de validación(Validation set) se utiliza para establecer los hiperparámetros del modelo y supervisar su aprendizaje. Un hiperparámetro es un parámetro externo al propio modelo, cuyo valor no se puede aprender a partir de los datos de entrenamiento. A diferencia de los parámetros del modelo, que se ajustan durante el proceso de entrenamiento, los hiperparámetros se definen antes de que comience el entrenamiento e influyen en la forma...
Entrenamiento del modelo
Una vez recopilados y preparados los datos, identificado e implementado el algoritmo y particionado adecuadamente los datos, el siguiente paso crucial en la creación de un sistema de inteligencia artificial es entrenar y evaluar el modelo.
Este entrenamiento consiste en exponer el modelo a datos de entrenamiento para que aprenda a reconocer patrones y relaciones entre distintas variables. La evaluación mide el rendimiento del modelo y determina si es suficientemente preciso y fiable para poder utilizarse en situaciones de la vida real.
Formación de modelos
El entrenamiento de modelos en inteligencia artificial suele implicar el uso de un algoritmo de aprendizaje automático. El algoritmo recibe los datos de entrenamiento como entrada y ajusta los parámetros del modelo para minimizar una función de coste, que mide la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales de los datos de entrenamiento. Este proceso iterativo se repite varias veces, pasando los datos de entrenamiento por el modelo, hasta que éste alcanza el nivel de rendimiento deseado.
El entrenamiento de modelos puede llevar mucho tiempo y, a menudo, requiere una cantidad importante de recursos informáticos, como GPU (unidades de procesamiento gráfico) o TPU (unidades de procesamiento tensorial). En algunos casos, se pueden utilizar técnicas de paralelización y distribución para acelerar el proceso de entrenamiento.
Evaluación del modelo
Una vez entrenado el modelo, es esencial evaluarlo para medir su rendimiento y su capacidad de generalización a nuevos datos. La evaluación se suele realizar con un conjunto de datos de validación...
Puesta en marcha y mejora continua
Las últimas etapas en la creación de inteligencia artificial son la producción y la mejora continua.
En primer lugar, recopilamos y preparamos los datos. En segundo lugar, elegimos nuestro algoritmo y, en tercer lugar, entrenamos y evaluamos el modelo. La cuarta y última fase de la creación de una IA consiste en desplegar la inteligencia artificial en un entorno real y mantener y mejorar su rendimiento a lo largo del tiempo. En esta sección examinaremos en detalle las diferentes etapas del despliegue, la gestión de los entornos, las plataformas y los actores que intervienen en la puesta en producción de la IA.
Las diferentes etapas del despliegue
Antes de desplegar la IA, es esencial preparar los datos de producción en los que se utilizará el modelo. Esto puede incluir la limpieza, normalización y estructuración de los datos para hacerlos compatibles con el modelo.
Hay que crear la infraestructura necesaria para alojar y ejecutar el modelo en producción. Esto puede implicar la configuración de servidores, bases de datos y otros recursos informáticos para satisfacer las necesidades de la IA.
Una vez que la infraestructura está lista, el modelo se puede desplegar en el entorno de producción. Esto se puede hacer encapsulando el modelo en un API (interfaz de programación de aplicaciones) o desplegándolo como...
Conclusión
A lo largo de este capítulo, hemos analizado los pasos fundamentales que implica la creación de inteligencia artificial, desde la recogida y preparación de datos hasta la mejora continua del modelo en producción. Cada uno de estos pasos representa una pieza vital del complejo rompecabezas que conforma el proceso de desarrollo de una IA exitosa y útil.
Hemos descubierto que la recopilación y preparación de datos es la base de cualquier IA. Al recurrir a fuentes fiables y pertinentes, construimos el terreno sobre el que florecerá nuestro modelo. Limpiar, transformar y estructurar los datos requiere una atención meticulosa, porque la calidad de nuestros resultados futuros depende en gran medida de la calidad de nuestros datos.
La elección del algoritmo es un paso crucial que guía la forma en que nuestra IA aprenderá y se desarrollará. Desde la elección entre aprendizaje supervisado y no supervisado hasta la selección del algoritmo específico, esta decisión influye directamente en el rendimiento de nuestro modelo. Una vez seleccionado el algoritmo, configurarlo y entrenarlo requiere paciencia y experiencia, ya que la IA aprende de los datos y perfecciona sus capacidades con el tiempo.
La puesta en producción de la IA marca una importante transición del desarrollo a la realidad operativa. Pasamos de un entorno controlado al despliegue...