¿Qué son ‘entrenamiento’ e ‘inferencia’ en Inteligencia Artificial?

Entrenamiento e inferencia en Inteligencia Artificial y su influencia en deep learning

Entrenamiento e inferencia en Inteligencia Artificial y su influencia en deep learning

En primer lugar deberíamos determinar el concepto de Inteligencia Artificial. Lo primero que se nos viene a la cabeza es que los ordenadores piensen o tengan conciencia propia, pero en realidad tiene que ver con el tratamiento de los conjuntos de datos, es decir, con la información que se le otorga al sistema.

Hoy en día está en todas partes, y se puede decir que se trata de sistemas automatizados que generan respuestas en base a los datos de entrada que reciben de un modelo creado a partir de un período de formación o estudio.

En este artículo vamos a definir los conceptos de entrenamiento e inferencia, de una forma genérica, aplicable a cualquier sector, ámbito o hardware.

¿Qué es el entrenamiento de la IA?

Inicialmente se le da a la IA un conjunto de datos con las etiquetas correctas, conocidos como datos de entrenamiento. Luego, se monitorea el modelo de inferencia generado por el conjunto de datos de prueba, al que la IA puede responder de manera veraz o falsa. Lo que se busca con este método de aprendizaje es detectar patrones, y lo que hace la IA en este caso es buscar y agrupar los datos en función de su similitud. Es el tipo de formación más utilizado en el procesamiento de datos multimedia.

En este modelo el conjunto de datos de entrenamiento es introducido en tiempo real y las conclusiones que saca la IA son evaluadas por un agente supervisor que la alimenta, que puede ser una persona, una base de datos compleja e incluso otra IA. En este caso, la IA productiva no sabe lo que está buscando desde el principio, y solo aprende de una segunda IA ​​que puede realizar la evaluación por clasificación o búsqueda de patrones. Dependiendo del tipo de problema para el que se desee crear un modelo o solución, el proceso de capacitación puede requerir más o menos energía y tiempo.

Por ejemplo, hay casos en los que es necesario utilizar centros de datos que constan de decenas o incluso cientos de computadoras, mientras que otros problemas pueden resolverse con un ordenador doméstico de bajo consumo.

¿Qué es la inferencia en IA?

A grandes rasgos, la inferencia consiste en poner en práctica lo que la IA ha aprendido en el entrenamiento. Una vez que la IA aprende el modelo, crea un modelo de inferencia que utilizará para resolver y / o clasificar el problema. Esta estructura permite que los procesadores de inteligencia artificial aprendan estructuras complejas sin requerir grandes cantidades de datos.

¿Qué son las redes neuronales?

La red neuronal es un tipo de algoritmo de IA que toma información, la ejecuta a través de su red neuronal, llamadas capas, y proporciona los resultados. Esta capacidad de reentrenar la red neuronal hasta que aprendan a proporcionar la respuesta correcta es un aspecto importante de la computación cognitiva. Las redes neuronales aprenden de los datos a los que se exponen y reorganizan la conexión entre las neuronas. Entonces, cuando una red neuronal se adapta, realmente ajusta la fuerza de las conexiones que existen entre sus neuronas, para que pueda dar una respuesta más precisa la próxima vez.

La mayoría de las organizaciones hoy en día tienen una gran cantidad de datos que pueden usar para entrenar estas redes neuronales. Sin embargo, todavía existe todo el gran e intenso problema matemático necesario para calcular las conexiones de las neuronas durante el entrenamiento.

Las redes neuronales están muy conectadas con el entrenamiento y la inferencia. Para que una red neuronal proporcione una buena respuesta a un problema, estas conexiones deben abordarse ejercitando repetidamente el entrenamiento de la red, es decir, exponiéndose a los datos.

Mediante la inferencia podemos usar una red neuronal para proporcionar feedback después de que ha sido entrenada. A las redes neuronales le hacen falta tiempos inferiores a un segundo para proporcionar una respuesta a datos dados sobre el mundo real. Por lo tanto, no es necesario un hardware potente para poner en producción una red neuronal entrenada, se puede usar un servidor más modesto, llamado servidor de inferencia, cuya función es ejecutar un modelo de IA entrenado.

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