Entrenamiento de modelos de ML ¿Qué es el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático?
El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático es el proceso de enseñar a un algoritmo de aprendizaje automático a detectar patrones y predecir resultados exponiéndolo a datos etiquetados. Este enfoque empieza con parámetros aleatorios que se modifican repetidamente para minimizar la discrepancia entre sus predicciones y las etiquetas de los datos de entrenamiento.
- ¿Qué conlleva el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático?
- Comprender el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
- Pasos del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
- Aplicaciones del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con HPE
¿Qué conlleva el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático?
Se utilizan técnicas de optimización, como el descenso del gradiente, para lograr esta modificación y alcanzar el objetivo de determinar los parámetros más adecuados a los datos de entrenamiento, además de generalizarlos a nuevos datos. El entrenamiento de modelos comprende la división de datos en conjuntos de entrenamiento y validación, el ajuste fino de hiperparámetros y la evaluación iterativa del rendimiento del modelo. Después del entrenamiento, el modelo está preparado para predecir nuevos datos no entrenados.
Comprender el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
Se enseña a un algoritmo de aprendizaje automático a detectar patrones y generar predicciones a partir de datos no etiquetados utilizando el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Es importante, por los siguientes motivos:
- Escala y eficacia: el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático permite el análisis y la automatización de datos a gran escala. Esto facilita a las organizaciones analizar volúmenes masivos de datos y tomar decisiones informadas.
- Creación rápida de prototipos: el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático permite a las empresas diseñar y probar rápidamente prototipos para evaluar diversos algoritmos y técnicas antes de implementarlos.
Ventajas del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático:
- Rentabilidad: crear y entrenar modelos resulta costoso, pero los modelos óptimos pueden automatizar operaciones, reducir el gasto en mano de obra, mejorar la toma de decisiones y, en definitiva, ahorrar dinero.
- Ahorros empresariales: las empresas pueden obtener una ventaja competitiva optimizando procesos, mejorando las experiencias del cliente y perfeccionando la asignación de recursos con la ayuda del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
- Ventajas para instituciones de investigación: el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático ayuda a las instituciones de investigación a examinar información complicada, desvelar información nueva y acelerar los descubrimientos científicos en los sectores de la salud, la ciencia del clima y la genética, lo que conduce a nuevos inventos.
Desafíos del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático:
- Coste de tiempo de ejecución: los modelos de aprendizaje automático complejos y los conjuntos de datos enormes requieren una implementación y un mantenimiento que imponen una gran carga computacional, y esto exige a su vez a las organizaciones invertir en equipo y recursos.
- Coste inicial: la recopilación de datos, el preprocesamiento, el diseño de funciones y el desarrollo de modelos puede resultar costoso para startups y pequeñas empresas con recursos limitados.
El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a implementar información basada en datos para mejorar la toma de decisiones y las innovaciones en numerosos sectores.
Pasos del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
El entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático se compone de varios pasos:
- Define el problema y establece los criterios de éxito: indica claramente el problema y proporciona los criterios de éxito, como precisión, exactitud o sensibilidad.
- Recopila, limpia y prepara los datos de entrenamiento: recopila orígenes de datos relevantes, límpialos para reducir el ruido y las incoherencias, y preprocésalos para el entrenamiento.
- Selección y uso de los mejores modelos y algoritmos de aprendizaje automático: a la hora de seleccionar e implementar modelos y algoritmos de aprendizaje automático, considera el tipo de problemas, las propiedades de los datos y los resultados deseados.
- Entrena y evalúa modelos de aprendizaje automático: utiliza la validación cruzada para evaluar el rendimiento y la generalización para datos ocultos de modelos seleccionados sobre datos preparados.
- Mejora del rendimiento del modelo de aprendizaje automático: ajuste de hiperparámetros, selección de características y otros métodos de optimización para mejorar el rendimiento del modelo y satisfacer los criterios de éxito.
Estos procesos permiten a los profesionales crear modelos de aprendizaje automático sólidos que resuelven problemas y proporcionan información o predicciones importantes.
Aplicaciones del entrenamiento de modelos de aprendizaje automático
- Aprendizaje automático en la investigación sanitaria y médica: los modelos de aprendizaje automático mejoran los resultados de los pacientes y la prestación de los servicios sanitarios al facilitar los diagnósticos médicos, la planificación de tratamientos personalizados, el desarrollo de medicación y el análisis de datos sanitarios a gran escala.
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático en los análisis de inversiones y financieros: los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a las organizaciones financieras a tomar decisiones basadas en datos y mitigar riesgos mediante los análisis predictivos, la optimización de portfolios, el trading algorítmico, la puntuación de crédito, la detección de fraudes y la gestión de riesgos.
- Mejora de la experiencia de cliente mediante el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático: el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático mejora la experiencia de cliente al analizar su comportamiento, preferencias y sentimientos para personalizar las recomendaciones, dirigir las campañas de marketing y proporcionar soporte al cliente personalizado, lo que mejora su satisfacción y lealtad.
- Mejora de las operaciones de fabricación y cadena de suministro con aprendizaje automático: los modelos de aprendizaje automático optimizan los procesos de fabricación, reducen el tiempo de inactividad y mejoran la eficiencia de la cadena de suministro en el mantenimiento predictivo, la predicción de la demanda, la optimización de inventarios, la gestión de la cadena de suministro y el control de calidad.
- Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático para detección de fraudes y ciberseguridad: los algoritmos de aprendizaje automático identifican anomalías y utilizan el reconocimiento de patrones y el análisis de comportamiento para evitar ciberataques, detectar fraudes y proteger datos confidenciales, para defender a las empresas y las personas ante pérdidas financieras y vulneraciones de la privacidad.
El entrenamiento de modelos de aprendizaje automático revoluciona numerosos sectores al descubrir información, automatizar actividades e impulsar la innovación, lo que mejora la toma de decisiones, la eficacia y la competitividad.
Entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con HPE
HPE optimiza el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático utilizando numerosos componentes:
- HPE Machine Learning Development Environment Software (MLDES): esta plataforma mejora la obtención de beneficios para las cargas de trabajo de inteligencia artificial/aprendizaje automático, lo que permite a los ingenieros de aprendizaje automático entrenar modelos con mayor rapidez utilizando un proceso distribuido, sin modificar su código del modelo. El entrenamiento de modelos distribuido resulta más eficiente, porque simplifica las redes de máquinas, la carga de datos y la gestión de la tolerancia a fallos.
- HPE Ezmeral Data Fabric: este software permite que la inteligencia artificial acceda a los enormes volúmenes de datos de las configuraciones de nube híbrida y multinube, los analice y los controle con mayor facilidad. Los pipelines de datos con acceso de autoservicio y datos federados fiables procedentes de distintos orígenes resultan esenciales para las cargas de trabajo de inteligencia artificial.
- HPE Machine Learning Development System (MLDS): esto incluye HPE Machine Learning Development Environment, Docker, HPE Cluster Manager y Red Hat Enterprise Linux. Este sistema escala el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial desde una idea hasta su efecto, con pocas modificaciones del código o la infraestructura.
El ecosistema de HPE sustenta el desarrollo y la implementación a escala del modelo de aprendizaje automático ofreciendo herramientas e infraestructura para reducir la complejidad y la carga adicional operativa.
