Conjunto de datos de entrenamiento para el aprendizaje automático: guía técnica
En el aprendizajeautomático, el conjunto de datos de entrenamiento es como los cimientos de una casa: es lo que determina la fuerza y la estabilidad de cualquier modelo de IA. Como un mentor experimentado que guía a un estudiante, un conjunto de datos bien diseñado prepara y entrena a los algoritmos para reconocer patrones complejos y tomar decisiones informadas basadas en datos reales. Imagínese un mundo en el que la IA esté perfectamente integrada en nuestras vidas, mejorando nuestras tareas y decisiones cotidianas. Todo empieza con datos de calidad.
Sumérjase en esta guía para comprender cómo conjuntos de datos de entrenamiento robustos pueden dar a los algoritmos la capacidad de ser no sólo funcionales, sino intuitivos e inteligentes, remodelando el uso de la tecnología tal y como la conocemos.
¿Cómo se define un conjunto de datos de entrenamiento?
Un conjunto de datos de entrenamiento es un gran conjunto de ejemplos y datos utilizados para enseñar a la IA a hacer predicciones o tomar decisiones. Es similar a un libro de texto lleno de problemas y respuestas para que un estudiante aprenda. Se compone de datos de entrada que ayudan a la IA a aprender, como las preguntas, y datos de salida que indican a la IA cuál es la respuesta correcta, como las respuestas al final del libro de texto.
La calidad de este "manual" -es decir, la calidad y diversidad de los ejemplos- puede hacer que la IA sea inteligente y capaz de manejar tareas del mundo real. Se trata de un paso esencial para crear una IA que realmente nos entienda y nos ayude. En la práctica, la IA necesita datos anotados o etiquetados. Estos datos deben distinguirse de los datos "brutos" o no etiquetados. Empecemos por definir estos conceptos.
¿Qué son los datos no etiquetados en la IA?
Los datos no etiquetados son exactamente lo contrario de los datos etiquetados. Los datos brutos no están etiquetados y no permiten la clasificaciónla característica o propiedad de un objeto (imagen, vídeoaudio o texto). Puede utilizarse para aprendizaje automático no supervisado en el que los modelos de ML deben buscar patrones de similitud. En un ejemplo de entrenamiento sin etiquetado de manzana, plátano y uva, las imágenes de estas frutas no estarán etiquetadas. El modelo debe examinar todas las imágenes y sus características, incluidos el color y la forma, sin ningún tipo de orientación.
¿Y los datos etiquetados?
En el campo de la inteligencia artificial (IA), los datos etiquetados (o anotados) son datos a los que se ha añadido información adicional, normalmente en forma de etiquetas o tags, para indicar determinadas características o clasificaciones. Estas etiquetas proporcionan indicaciones explícitas de las características de los datos, facilitando así el aprendizaje supervisado de los modelos de IA.
¿Por qué es fundamental entrenar el conjunto de datos para el proceso de aprendizaje automático?
No hay que subestimar la importancia del entrenamiento con un conjunto de datos en el proceso de aprendizaje automático:
Formación para el aprendizaje basado en modelos
Los conjuntos de datos de entrenamiento son la base del aprendizaje de modelos; sin datos de calidad, un modelo no puede comprender las asociaciones que necesita para predecir con precisión los resultados.
Medición del rendimiento
El entrenamiento mide la precisión de un modelo, mostrando lo bien que puede predecir datos nuevos, no vistos, basándose en lo que ha aprendido de los datos de prueba. Se trata de un trabajo iterativo, y los datos de mala calidad o los introducidos en un conjunto de datos por error pueden degradar el rendimiento de un modelo.
Reducción del sesgo
Un conjunto de datos de entrenamiento diverso y bien representado puede minimizar el sesgo, haciendo que las decisiones del modelo sean más justas y fiables.
Comprender las características
Gracias al entrenamiento, los modelos son capaces de discernir las características más predictivas, un paso esencial hacia predicciones pertinentes y sólidas.
-hand-innv.png)
¿Cómo se entrena un conjunto de datos para modelos de aprendizaje automático?
Para que un modelo de IA sea impactante, potente y mejore el proceso de aprendizaje automático, pasamos los datos por diferentes modelos y varios procedimientos o pasos para que el modelo final sea exactamente lo que necesitamos. Estos son los pasos que hay que seguir para entrenar un conjunto de datos con el fin de que sea lo suficientemente bueno para el proceso de aprendizaje automático o para crear una herramienta que utilice IA.
Paso 1: Seleccionar los datos adecuados
Para utilizar eficazmente un conjunto de datos, hay que empezar por reunir un conjunto de datos de prueba pertinentes y de alta calidad. Estos datos deben ser variados y representar el problema que pretendemos resolver con la herramienta de aprendizaje automático. Nos aseguramos de que incluyan diferentes escenarios y resultados que el modelo puede encontrar en situaciones de la vida real.
Etapa 2: Preprocesamiento de datos
Antes de utilizar los datos, hay que prepararlos. Los limpiamos eliminando cualquier error o información irrelevante. Luego los organizamos para que el algoritmo de aprendizaje automático pueda trabajar con ellos.
💡 ¿Quieres saber más sobre el preprocesamiento de datos y la anotación previa? Haga clic aquí ¡!
Paso 3: División del conjunto de datos
Dividimos nuestro conjunto de datos en dos partes: datos de entrenamiento y datos de prueba. El conjunto de entrenamiento enseña el modelo, mientras que el conjunto de prueba y validación comprueba la calidad del modelo. Esta prueba se realiza después de que el modelo haya aprendido de los datos de entrenamiento.
Etapa 4: Entrenamiento del modelo
A continuación, enseñamos instrucciones a nuestro modelo con el conjunto de datos de entrenamiento. El modelo examina los datos e intenta aprender y encontrar patrones. Para este trabajo utilizamos algoritmos: las reglas que guían al modelo en el aprendizaje y la toma de decisiones posteriores.
Paso 5: Comprobación del sobreajuste de datos
Otro aspecto importante de la formación de conjuntos de datos es el concepto de sobreajuste. La sobreadaptación se produce cuando un modelo funciona muy bien en el conjunto de datos de entrenamiento, pero no consigue generalizarse a datos nuevos que no se han visto. Esto puede ocurrir si el conjunto de datos de entrenamiento es demasiado específico o poco representativo. Para evitar el sobreajuste, es necesario disponer de un conjunto de datos de entrenamiento diverso e imparcial.
Etapa 6: Evaluación y adaptación
Tras el entrenamiento, probamos el modelo con nuestro conjunto de datos de prueba. Vemos lo bien que predice o decide. Si no es así, hacemos cambios y volvemos a intentarlo. Este paso se denomina ajuste. Seguimos haciéndolo hasta que el modelo final cumple bien su función.
Paso 7: Mejoras continuas
En última instancia, es necesario volver a entrenar el modelo con nuevos datos para mantenerlo actualizado y hacer predicciones precisas. A medida que surgen nuevos patrones, el modelo debe adaptarse y aprender de ellos. Este proceso de entrenamiento y actualización continuos del conjunto de datos ayuda a construir una herramienta de aprendizaje automático fiable y eficaz.
¿Cómo saber si su conjunto de datos de entrenamiento para el aprendizaje automático es eficaz?
Para medir la eficacia de nuestro conjunto de datos de entrenamiento, podemos observar varios factores clave. En primer lugar, el modelo debe funcionar bien no sólo con los datos de entrenamiento, sino también con conjuntos de validación de datos nuevos no vistos. Esto demuestra que el modelo puede aplicar lo que ha aprendido de los datos divididos a situaciones reales.
- Precisión : Un conjunto de datos eficaz se traduce en un rendimiento con un alto índice de precisión del modelo al realizar predicciones sobre los mismos datos que los científicos de datos utilizaron para el conjunto de pruebas.
- Menos sobreajuste: si nuestro modelo generaliza bien, significa que nuestro conjunto de datos ha conseguido evitar el sobreajuste.
- Imparcialidad : Nuestro conjunto de datos no debe favorecer injustamente un resultado sobre otro. Un modelo justo e imparcial demuestra que nuestros datos son diversos y representativos de todos los escenarios.
- Mejora continua: a medida que se introducen nuevos datos, el modelo debe seguir aprendiendo y mejorando. Esta adaptabilidad indica la relevancia continua de un conjunto de datos.
- Validación cruzada: utilizando un conjunto de datos de validación con técnicas de validación cruzada, en las que el conjunto de datos se va rotando a lo largo de las fases de entrenamiento y validación, podemos comprobar la coherencia del rendimiento del modelo.
Un conjunto de datos de entrenamiento eficaz crea un modelo de aprendizaje automático que es preciso, justo, adaptable y fiable. Estas cualidades garantizan que la herramienta sea práctica para aplicaciones del mundo real.
¿Cómo se utiliza el conjunto de datos para entrenar un modelo de Computer Vision?
Los modelos de Computer Vision pueden entrenarse mediante aprendizaje supervisado, en el que el modelo aprende a partir de datos etiquetados. He aquí un ejemplo de cómo utilizamos el aprendizaje supervisado para entrenar modelos de Computer Vision:
Conservación y etiquetado de datos
El primer paso en el proceso de entrenamiento de un modelo de Computer Vision es recopilar y preparar las imágenes que va a aprender. Etiquetamos estas imágenes, lo que significa que describimos lo que muestra cada imagen con etiquetas o anotaciones. Esto indica al modelo qué debe buscar en las imágenes.
Enseñar el modelo
A continuación, alimentamos el modelo con las imágenes etiquetadas. El modelo las utiliza para aprender a reconocer elementos similares en imágenes nuevas. Es como enseñarle a alguien muchas fotos de gatos para que sepa cómo es un gato.
Comprobación del trabajo del modelo
Después de que el modelo haya examinado un gran número de imágenes etiquetadas, lo ponemos a prueba con nuevas imágenes. Comprobamos si el modelo es capaz de encontrar y reconocer objetos por sí solo. Si comete errores, le ayudamos a aprender de ellos para que pueda mejorar.
Utilización de datos desconocidos
Por último, le damos al modelo imágenes que nunca ha visto antes, sin ninguna etiqueta. Esto sirve para entrenar al modelo y comprobar si realmente ha aprendido correctamente. Si el modelo puede entender correctamente estas imágenes, está listo para ser utilizado en tareas reales.
Los modelos de Computer Vision aprenden a partir de datos etiquetados, de modo que pueden identificar objetos y patrones por sí mismos. Con el tiempo, y con nuestra ayuda y orientación, mejoran en su trabajo.
¿Qué precauciones hay que tomar al entrenar modelos de IA?
Al utilizar conjuntos de datos para el aprendizaje automático, debemos prestar atención a :
- Limitar los sesgos: controlar los sesgos que pueden introducirse en los datos que utilizamos. Esto mantiene la precisión del modelo.
- Utilice suficientes datos: obtenga muchos datos diferentes para que el modelo aprenda bien y pueda funcionar en muchas situaciones.
- Limpiar los datos: corregir los errores o la información que falta en los datos para garantizar que el modelo aprenda lo correcto.
- Pruebas con datos nuevos: compruebe siempre el modelo con datos nuevos que no se hayan utilizado en el entrenamiento para asegurarse de que puede manejar situaciones nuevas.
- Mantener la seguridad de los datos: garantizar que no se utilice información personal o privada en los datos para proteger la intimidad de las personas.
Últimas palabras
Los conjuntos de datos de entrenamiento son un pilar del desarrollo de cualquier herramienta de IA o programa de aprendizaje automático. Es algo que no puedes descuidar y, sin ello, no podrás lograr los resultados deseados con tus modelos de IA o los productos que planeas programar. Así que, busca ayuda en esta información sobre conjuntos de datos de entrenamiento y ¡háznoslo saber si quieres que hagamos lo mismo por ti! Estamos aquí para ayudarle ¡!
