¿Cómo se entrenan los modelos de aprendizaje automático?

Muchas personas equiparan el aprendizaje automático (ML) con la inteligencia artificial (IA), ya sea que lo reconozcan o no. El ML es uno de los subconjuntos más emocionantes y prometedores en este campo, y todo depende del entrenamiento del modelo de aprendizaje automático.

Si deseas que un algoritmo responda preguntas o trabaje de forma autónoma, primero debes enseñarle a reconocer patrones. Ese proceso se llama entrenamiento y es, sin duda, el paso más importante en el viaje del aprendizaje automático. El entrenamiento establece la base para los futuros casos de uso de los modelos de ML y es donde se origina su éxito o fracaso. Aquí te presento una visión más cercana de cómo funciona.

Los conceptos básicos del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático

El entrenamiento de aprendizaje automático comienza con la minería de datos en muchos casos. Este es el recurso con el que enseñarás a tu algoritmo, por lo que el entrenamiento confiable comienza con la recopilación de información precisa y relevante. Los científicos de datos a menudo comienzan con conjuntos de datos con los que están familiarizados para ayudar a detectar inexactitudes, evitando problemas más adelante. Recuerda, tu modelo de ML solo puede ser tan efectivo como lo sea su información precisa y limpia.

A continuación, los científicos de datos eligen un modelo que se adapte 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 darás al modelo algunas reglas para identificar diferentes patrones o tipos de información, y luego lo ajustarás hasta que pueda reconocer con precisión estas tendencias.

A partir de ahí, el proceso de entrenamiento es una larga serie de prueba y error. Le darás al algoritmo algunos datos más, verás cómo los interpreta y luego lo ajustarás según sea necesario para hacerlo 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. Aquí te presento algunas de las técnicas de entrenamiento de aprendizaje automático más comunes que verás en uso hoy en día.

1. Aprendizaje supervisado

La mayoría de las técnicas de ML caen 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 línea base para que el modelo pueda medir su rendimiento, lo que le ayuda a aprender con el tiempo.

El aprendizaje supervisado generalmente sirve para uno de dos objetivos: 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 alta precisión, pero requieren mucho esfuerzo de los científicos de datos para etiquetarlos.

2. Aprendizaje no supervisado

Por contraste, los enfoques no supervisados de aprendizaje automático no utilizan datos etiquetados. Como resultado, requieren una interferencia humana mínima, de ahí el título de “no supervisado”. Eso puede ser útil considerando la creciente escasez de científicos de datos, pero como funcionan de manera diferente, estos modelos son más adecuados para 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 qué son esas conexiones. El no supervisado es el camino a seguir si necesitas entrenar un modelo para descubrir información a partir 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 en 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 la computación distribuida para procesar múltiples conjuntos de datos simultáneamente.

Como se ejecuta más al mismo tiempo, el entrenamiento distribuido puede acortar significativamente el tiempo que se tarda en entrenar un modelo. Esa velocidad también te permite crear algoritmos más precisos, ya que puedes hacer más para refinarlos dentro del mismo marco de tiempo.

4. Aprendizaje multitarea

El aprendizaje multitarea es otro tipo de entrenamiento de ML que hace varias cosas al mismo tiempo. En estas técnicas, enseñas a un modelo a realizar varias tareas relacionadas al mismo tiempo en lugar de aprender cosas nuevas una por una. La idea es que este enfoque grupal produce mejores resultados que cualquier tarea individual por sí sola.

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

5. Aprendizaje de transferencia

Aprendizaje de transferencia es similar pero toma un enfoque más lineal. Esta técnica enseña a un modelo una tarea, luego lo utiliza como base 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 de transferencia porque es una buena manera de construir tareas cada vez más desafiantes y complejas. Considerando cómo el aprendizaje profundo representa el 40% del valor anual de todos los análisis de datos, vale la pena saber cómo se originan estos modelos. 

El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es un campo amplio

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