¿Cómo se entrenan los modelos de aprendizaje automático?

Mucha gente equipara el aprendizaje automático (ML) con la IA, lo reconozcan o no. El aprendizaje automático es uno de los subconjuntos más interesantes y prometedores en este campo, y todo depende del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.

Si desea que un algoritmo responda preguntas o funcione de forma autónoma, primero debe enseñarle a reconocer patrones. Ese proceso se llama capacitación y posiblemente sea el paso más importante en el viaje del aprendizaje automático. La capacitación sienta las bases para los casos de uso futuros de los modelos de ML y es de donde proviene su éxito o fracaso. Aquí hay una mirada más cercana a cómo funciona.

Los fundamentos del entrenamiento del modelo de aprendizaje automático

Entrenamiento de aprendizaje automático comienza con la minería de datos en muchos casos. Este es el recurso con el que enseñará su algoritmo, por lo que la capacitación confiable comienza con la recopilación de información relevante y precisa. Los científicos de datos a menudo comienzan con conjuntos de datos con los que están familiarizados para ayudar a detectar imprecisiones y evitar problemas en el futuro. Recuerde, su modelo ML solo puede ser tan efectivo como su información sea precisa y limpia.

A continuación, los científicos de datos eligen un modelo que se ajuste al reconocimiento de patrones que desean. Estos varían en complejidad, pero todo se reduce a encontrar similitudes y diferencias en los conjuntos de datos. Le dará al modelo algunas reglas para identificar diferentes patrones o tipos de información, luego lo ajustará hasta que pueda reconocer con precisión estas tendencias.

A partir de ahí, el proceso de formación es una larga serie de prueba y error. Le dará al algoritmo algunos datos más, verá cómo los interpreta y luego los ajustará según sea necesario para que sea más preciso. A medida que continúa el proceso, el modelo debería volverse cada vez más confiable y manejar problemas más complejos.

Técnicas de entrenamiento de ML

Los conceptos básicos del entrenamiento de ML siguen siendo en gran medida los mismos entre los métodos, pero los enfoques específicos varían ampliamente. Estas son algunas de las técnicas de entrenamiento de aprendizaje automático más comunes que verá en uso hoy.

1. Aprendizaje supervisado

La mayoría de las técnicas de ML se dividen en dos categorías principales: aprendizaje supervisado o no supervisado. Los enfoques supervisados ​​utilizan conjuntos de datos etiquetados para mejorar su precisión. Las entradas y salidas etiquetadas proporcionan una base para que el modelo mida su desempeño, ayudándolo a aprender con el tiempo.

Aprendizaje supervisado generalmente sirve una de dos tareas: clasificación, que pone los datos en categorías, o regresión, que analiza las relaciones entre diferentes variables, a menudo haciendo predicciones a partir de esta información. En ambos casos, los modelos supervisados ​​ofrecen una alta precisión pero implican mucho esfuerzo por parte de los científicos de datos para etiquetarlos.

2. Aprendizaje no supervisado

Por el contrario, los enfoques no supervisados ​​del aprendizaje automático no utilizan datos etiquetados. Como resultado, requieren una mínima interferencia humana, de ahí el título de "no supervisados". Eso puede ser útil dada la creciente escasez de científicos de datos, pero debido a que funcionan de manera diferente, estos modelos se adaptan mejor a otras tareas.

Los modelos de ML supervisados ​​son buenos para actuar sobre las relaciones en un conjunto de datos, mientras que los no supervisados ​​revelan cuáles son esas conexiones. Sin supervisión es el camino a seguir si necesita entrenar un modelo para descubrir información de los datos, como en la detección de anomalías o la optimización de procesos.

3. Entrenamiento Distribuido

El entrenamiento distribuido es una técnica más específica en el entrenamiento de modelos de ML. Puede ser supervisado o no supervisado y divide las cargas de trabajo entre múltiples procesadores para acelerar el proceso. En lugar de ejecutar un conjunto de datos a la vez a través de un modelo, este enfoque utiliza computación distribuida para procesar múltiples conjuntos de datos simultáneamente.

Debido a que se ejecuta más a la vez, el entrenamiento distribuido puede acortar significativamente el tiempo que lleva entrenar un modelo. Esa velocidad también le permite crear algoritmos más precisos, ya que puede hacer más para refinarlos en el mismo período de tiempo.

4. Aprendizaje multitarea

El aprendizaje multitarea es otro tipo de entrenamiento ML que hace varias cosas simultáneamente. En estas técnicas, le enseñas a un modelo a hacer varias tareas relacionadas a la vez en lugar de cosas nuevas una por una. La idea es que este enfoque agrupado produzca mejores resultados que cualquier tarea por sí sola.

El aprendizaje multitarea es útil cuando tiene dos problemas de cruce entre sus conjuntos de datos. Si uno tiene menos información etiquetada que el otro, lo que el modelo aprende del conjunto más completo puede ayudarle a comprender el más pequeño. A menudo verá estas técnicas en los algoritmos de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

5. Transferencia de aprendizaje

Transferencia de aprendizaje es similar pero adopta un enfoque más lineal. Esta técnica le enseña a un modelo una tarea, luego la usa como referencia para comenzar a aprender algo relacionado. Como resultado, el algoritmo puede volverse cada vez más preciso con el tiempo y manejar problemas más complejos.

Muchos algoritmos de aprendizaje profundo utilizan el aprendizaje por transferencia porque es una buena manera de desarrollar tareas cada vez más desafiantes y complicadas. Teniendo en cuenta cómo el aprendizaje profundo explica 40% del valor anual de todos los análisis de datos, vale la pena saber cómo surgen estos modelos. 

El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es un campo amplio

Estas cinco técnicas son solo una muestra de cómo puede entrenar un modelo de aprendizaje automático. Los principios básicos siguen siendo los mismos en diferentes enfoques, pero el entrenamiento del modelo ML es un área amplia y variada. Surgirán nuevos métodos de aprendizaje a medida que la tecnología mejore, llevando este campo aún más lejos.