¿Cómo pueden las compañías entrenar a la tecnología para optimizar sus procesos?
- Suárez Consultoría
- hace 16 horas
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Entrenar a una IA puede tomar meses y se necesita seleccionar información adecuada para que mitigar la mayor cantidad de errores
La inteligencia artificial se está convirtiendo en una herramienta fundamental para las empresas. Las organizaciones pueden echar mano de los recursos desarrollados con IA, pero es importante entender que su funcionamiento no es autónomo y entrenarlas es indispensable para que cumpla con las tareas.
Inesdi Business Techschool asegura que el funcionamiento de los programas informáticos tradicionales es seguir instrucciones explícitas, pero la IA tiene un proceso diferente de lenguaje, el cual debe procesar cantidades ingentes de datos y, con base en ellos, ponerse a trabajar.
Entrenar una IA permitirá mantener optimizado el rendimiento y que sea capaz de ejecutar tareas más precisas y de forma más eficaz. Además, debe tener la capacidad de la adaptabilidad tecnológica.
¿Cómo se entrena una IA?
Las empresas deben empezar con la definición del objetivo, para así entrenar los algoritmos con base en las necesidades. La institución asegura que puede partir de un entrenamiento a través de fotos, con el fin de que las reconozca mediante un lenguaje natural; se puede recurrir también a datos para la toma de decisiones.
Luego viene el paso de depurar los datos. La data con que se instruye a la IA debe contener ejemplos de información que necesitará procesar para su aplicación final. "No basta con una simple selección de datos, estos deben limpiarse y prepararse para eliminar valores atípicos, corregir errores y garantizar que la información es coherente", asegura Inesdi.
El siguiente paso es seleccionar el algoritmo de aprendizaje: redes neuronales, frameworks de IA, árboles de decisión o máquinas de vectores de soporte. La institución recomienda que, una vez preparados los datos y seleccionado el algoritmo, se puede iniciar con el entrenamiento y ajustar los parámetros para mitigar la discrepancia del modelo y los valores reales.
"En función de la complejidad de la tarea o del tamaño del conjunto de datos, el entrenamiento puede llevar desde minutos hasta semanas o incluso meses", explica Inesdi.
Luego del entrenamiento se recurre a la validación para medir la capacidad y revisar si el modelo de IA cumple con los estándares. Las empresas deben tener en la mira también el despliegue y monitoreo continúo del funcionamiento de la IA. El proceso no termina en este paso, pues se deben corregir problemas que surjan del funcionamiento.
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