Modelos de IA

¿Qué son los modelos de IA?

Los modelos de IA o modelos de inteligencia artificial son programas que detectan patrones específicos utilizando una recopilación de conjuntos de datos. Es una ilustración de un sistema que puede recibir entradas de datos y extraer conclusiones o realizar acciones en función de esas conclusiones. Una vez entrenado, un modelo de IA se puede utilizar para hacer predicciones futuras o actuar sobre datos que no se habían observado previamente. Los modelos de IA se pueden utilizar para distintas actividades, desde reconocimiento de imágenes y videos hasta procesamiento del lenguaje natural (PLN), detección de anomalías, sistemas de recomendación, modelado predictivo y sobre la base de pronósticos, así como robótica y sistemas de control.

¿Qué son los modelos de aprendizaje automático o aprendizaje profundo?

Los modelos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) describen el uso de algoritmos y técnicas de gran complejidad para procesar y analizar datos con el fin de producir predicciones o decisiones en tiempo real.

Modelos de aprendizaje automático: los modelos de aprendizaje automático emplean algoritmos de aprendizaje que extraen conclusiones o predicciones a partir de datos pasados. Esto incluye métodos como árboles de decisión, bosques aleatorios, potenciación del gradiente o la regresión lineal y logística. HPE ofrece una variedad de herramientas y tecnologías de aprendizaje automático (ML) que pueden usarse para crear y utilizar ampliamente modelos de ML.

Modelos de aprendizaje profundo (DL): un subconjunto de modelos de aprendizaje automático (ML) que utilizan redes neuronales profundas para aprender de una gran cantidad de datos. Los modelos de aprendizaje profundo se utilizan con frecuencia para el reconocimiento de imágenes y audio, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo, ya que están diseñados para manejar datos desestructurados y complejos. TensorFlow, PyTorch y Caffe son solo algunas de las herramientas y tecnologías de aprendizaje profundo (DL) que ofrece HPE, y que pueden usarse para crear y utilizar modelos de DL.

Los modelos tanto de aprendizaje automático como de aprendizaje profundo se utilizan para abordar una variedad de problemas empresariales, incluida la detección de fraude, el análisis de pérdida de clientes, el mantenimiento predictivo y los sistemas de recomendación. Las organizaciones pueden utilizar estos modelos para adquirir nuevas perspectivas de sus datos.

Diferencias entre inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Inteligencia artificial (IA)

  • La IA abarca una amplia gama de herramientas y métodos que replican la inteligencia humana en máquinas.
  • La inteligencia artificial se puede aplicar a una amplia variedad de tipos de datos, incluidos datos estructurados, desestructurados y semiestructurados.
  • Dado que pueden utilizar una variedad de metodologías y algoritmos diferentes, los sistemas de inteligencia artificial pueden resultar difíciles de entender y comprender.
  • Como los sistemas de IA a veces implican algoritmos y procesamiento más sofisticados, pueden ser más lentos y menos efectivos que los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • La IA se puede aprovechar para una amplia gama de aplicaciones, incluido el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial, la robótica y los sistemas de toma de decisiones.
  • Los sistemas de IA pueden ser totalmente autónomos o requerir algún nivel de intervención humana.
  • Se requiere un gran equipo de profesionales para crear y gestionar sistemas de IA, ya que pueden ser bastante complicados.
  • Dado que con frecuencia incluyen algoritmos y procesamientos complicados, los sistemas de IA pueden resultar difíciles de escalar.
  • Como los sistemas de IA utilizan con frecuencia métodos y procesamientos fijos, podrían ser menos flexibles que los sistemas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
  • La necesidad de contar con grandes volúmenes de datos para un entrenamiento adecuado es una desventaja de la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

Aprendizaje automático (ML)

  • El aprendizaje automático es un subconjunto de la inteligencia artificial que incluye enseñar a las máquinas a aprender de los datos y a utilizarlos para hacer predicciones o juicios. Se pueden emplear técnicas de aprendizaje automático para aplicaciones como la identificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural o la detección de anomalías.
  • Para que el aprendizaje automático aprenda y haga predicciones o juicios, necesita datos de entrenamiento etiquetados.
  • Como los modelos de aprendizaje automático se basan en modelos y algoritmos estadísticos, pueden ser más fáciles de comprender.
  • Debido a su dependencia de modelos y algoritmos estadísticos, los sistemas de aprendizaje automático tienen el potencial de ser más rápidos y efectivos que los sistemas de inteligencia artificial.
  • El aprendizaje automático permite utilizar muchas de las mismas aplicaciones que la inteligencia artificial, pero con un enfoque en el aprendizaje basado en datos.
  • Los sistemas de aprendizaje automático se crean para aprender automáticamente de los datos con poca ayuda de los humanos.
  • Los sistemas de aprendizaje automático pueden ser menos complejos que los sistemas de inteligencia artificial, ya que se basan en modelos y algoritmos estadísticos.
  • Como los sistemas de aprendizaje automático se basan en modelos estadísticos y algoritmos que pueden enseñarse en grandes conjuntos de datos, pueden resultar más escalables que los sistemas de inteligencia artificial.
  • Como los sistemas de aprendizaje automático pueden aprender de datos nuevos y modificar sus predicciones o elecciones, pueden resultar más flexibles y adaptables que los sistemas de inteligencia artificial.
  • La calidad de los datos también puede tener un impacto en la precisión y fiabilidad del modelo de aprendizaje automático, y recopilar y etiquetar datos puede requerir mucho tiempo y un gran coste.

Aprendizaje profundo (DL)

  • El aprendizaje profundo es un subconjunto especializado del aprendizaje automático que imita el funcionamiento del cerebro humano utilizando redes neuronales artificiales. El reconocimiento de imágenes y voz son dos ejemplos de temas complejos que el aprendizaje profundo puede resolver de forma excepcionalmente eficaz.
  • Para entrenar eficientemente redes neuronales profundas, el aprendizaje profundo requiere grandes volúmenes de datos etiquetados.
  • En ocasiones, los modelos de aprendizaje profundo se consideran como «cajas negras», porque incluyen varias capas de neuronas que pueden ser difíciles de leer y comprender.
  • Como las redes neuronales profundas se entrenan utilizando hardware especializado y computación paralela, los sistemas de aprendizaje profundo tienen el potencial de ser los más rápidos y efectivos de los tres métodos.
  • El aprendizaje profundo es particularmente adecuado para aplicaciones que requieren reconocimiento de patrones complejos, como el reconocimiento de imágenes y audio, así como el procesamiento del lenguaje natural.
  • En los sistemas de aprendizaje profundo se requiere cierta interacción humana, como por ejemplo para determinar el diseño y los hiperparámetros de la red neuronal.
  • Los sistemas de aprendizaje profundo pueden ser los más complejos, ya que involucran muchas capas de neuronas y requieren hardware y software especializados para entrenar redes neuronales profundas.
  • Los sistemas de aprendizaje profundo pueden ser los más escalables, ya que utilizan hardware especializado y procesamiento paralelo para entrenar redes neuronales profundas.
  • Debido a su capacidad de aprender de grandes volúmenes de datos y adaptarse a nuevas circunstancias y tareas, los sistemas de aprendizaje profundo tienen el potencial de ser los de mayor capacidad de adaptación.
  • El entrenamiento de redes neuronales profundas en el aprendizaje profundo puede resultar complejo a nivel de la computación y requerir equipos y software especializados, lo que puede conllevar unos costes elevados y restringir la accesibilidad de la tecnología.

¿Cómo funcionan los modelos de IA?

Los modelos de IA funcionan recibiendo grandes cantidades de datos y generando enfoques técnicos para descubrir tendencias y patrones que ya existían en el conjunto de datos proporcionado al programa. Dado que el modelo se desarrolla en un programa que se ejecuta en grandes conjuntos de datos, ayuda a los algoritmos a encontrar y comprender la correlación de los patrones y tendencias que pueden usarse para pronosticar o formular estrategias basadas en entradas de datos previamente desconocidas. La forma inteligente y lógica de tomar decisiones que imita las entradas de los datos disponibles se llama modelado de inteligencia artificial.

En términos simples, el modelado de IA es el desarrollo de un proceso de toma de decisiones que consta de tres pasos fundamentales:

  • Modelado: la primera etapa consiste en desarrollar un modelo de inteligencia artificial. Este emplea un algoritmo complicado o capas de algoritmos para analizar datos y emitir juicios basados en esos datos. Un buen modelo de IA puede servir como sustituto de la experiencia humana.
  • Entrenamiento del modelo de IA: el modelo de IA debe entrenarse en la segunda etapa. El entrenamiento a menudo implica ejecutar grandes cantidades de datos a través del modelo de IA en ciclos de prueba recurrentes e inspeccionar los resultados para confirmar tanto la precisión como que el modelo funciona según lo previsto y requerido. Para entender este método, también debemos entender la diferencia entre aprendizaje supervisado y no supervisado;
        1. El aprendizaje supervisado se refiere a conjuntos de datos clasificados que están etiquetados en la salida correcta, lo que significa que los datos proporcionados tienen relaciones preexistentes entre los datos de entrada; luego, el modelo utiliza estos datos etiquetados para descubrir las conexiones y tendencias entre los datos de entrada y la salida deseada.
        2. El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo no tiene acceso a datos etiquetados. En su lugar, el modelo debe identificar de manera independiente las conexiones y tendencias en los datos.
  • Inferencia: la inferencia es el tercer paso. Esta etapa implica implementar el modelo de IA en el caso de uso en el que se va a utilizar, en escenarios de la vida real, donde extrae regularmente inferencias lógicas de la información disponible.

Una vez entrenado, un modelo de IA se puede utilizar para hacer pronósticos o realizar acciones basadas en entradas de datos nuevas e imprevistas. En esencia, los modelos de IA funcionan procesando datos de entrada, extrayéndolos mediante algoritmos y técnicas estadísticas para descubrir patrones y correlaciones, y luego, utilizando lo que han descubierto se anticipan o actúan en función de las entradas de datos posteriores.

¿Cómo escalar modelos de IA/aprendizaje automático en GPU, computación, personas y datos?

Escalar modelos de IA/aprendizaje automático a través de GPU, computación, personas y datos requiere una combinación de tecnología, infraestructura y experiencia.

GPU y computación: se pueden aprovechar soluciones de HPC, incluidas plataformas de computación aceleradas por GPU y servicios basados en la nube, para escalar modelos de IA/aprendizaje automático. Estas soluciones permiten a las organizaciones ejecutar algoritmos de IA/aprendizaje automático complejos y exigentes de manera eficiente, sin sacrificar el rendimiento.

  • Personas: el proceso de escalación de IA y ML depende en gran medida de las personas. Para diseñar, desarrollar e implementar modelos de IA/aprendizaje automático a escala, las organizaciones necesitan reunir un equipo de especialistas en IA/aprendizaje automático altamente cualificados. Además, resulta fundamental comprender las prioridades y los objetivos de la IA y del aprendizaje automático en la organización, así como las capacidades y los recursos necesarios para llevarlos a cabo.
  • Datos: las organizaciones necesitan contar con una arquitectura de datos bien diseñada para respaldar la escalabilidad de los modelos de IA/aprendizaje automático, porque los datos son el elemento vital de estos modelos. Para ello, las empresas necesitan una estrategia sólida de gestión de datos que les permita almacenar, manejar y analizar volúmenes masivos de datos en tiempo real. Las organizaciones también deben asegurarse de que sus datos sean fiables, precisos y seguros.

Al aprovechar estas capacidades, las organizaciones pueden impulsar el crecimiento y el éxito de sus iniciativas de IA/aprendizaje automático, además de mantenerse por delante de la competencia en la era digital.

¿Cómo se construyen y entrenan modelos de IA?

Para construir y entrenar modelos de IA, primero debemos definir el propósito y elegir los objetivos del modelo. Los pasos restantes estarán guiados por el propósito que se pretende cumplir con el modelo.

  • Trabaja con un experto en la materia para evaluar la calidad de los datos. Con un conocimiento profundo de los datos recopilados, la entrada de datos debe ser precisa y estar libre de errores. Esta información se utilizará para entrenar el modelo. Estos datos deben ser precisos y consistentes, además de pertinentes al propósito que la IA pretende cumplir.
  • Selecciona el algoritmo de IA ideal o el diseño de modelo, como árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte y otras técnicas populares que se utilizan para entrenar modelos de IA.
  • Utiliza los datos limpios y preparados para entrenar el modelo. Generalmente, esto implica colocar la entrada en el algoritmo seleccionado y emplear una técnica llamada retropropagación para ajustar la configuración del modelo y aumentar la eficiencia.
  • Verifica la corrección del modelo entrenado y realiza los ajustes necesarios. Esto puede implicar poner el modelo a prueba en un conjunto diferente de datos y evaluar en qué medida predice correctamente los resultados reales.
  • Una vez que el modelo funcione con el grado apropiado de precisión, ajústalo y repite el procedimiento de entrenamiento. Para ello, puede ser necesario modificar los hiperparámetros del modelo, como la tasa de aprendizaje, o emplear técnicas como la regularización para evitar el sobreajuste.
  • En general, crear y entrenar un modelo de IA implica una combinación de experiencia en el campo relevante, familiaridad con algoritmos y técnicas de aprendizaje automático, y la intención de experimentar y repetir para mejorar el rendimiento del modelo.

¿Qué es el sesgo de datos en los modelos de IA?

La probabilidad de que aparezca sesgo sistemático e injusto en los datos utilizados para entrenar modelos de IA se conoce en los modelos de IA como sesgo de datos. Si los datos utilizados para entrenar el modelo contienen entradas sesgadas o no son representativos de la muestra o audiencia a la que se aplicará, las predicciones pueden volverse inexactas o injustas. Como resultado, el modelo puede tratar a ciertas personas de manera desfavorable y discriminatoria. Para eliminar el sesgo de datos, es vital tener un conjunto de datos amplio y representativo, tanto durante el entrenamiento de los modelos de IA, como para sustentar la capacidad del modelo de IA de compartir aprendizajes de diferentes conjuntos de datos a fin de reducir el sesgo y aumentar la precisión del modelo.

¿Cómo mantener la privacidad de los datos en los modelos de IA/aprendizaje automático?

En los modelos de IA/aprendizaje automático, mantener la privacidad de los datos constituye una preocupación crucial y existen diversas tecnologías y mejores prácticas para garantizarla.

Cifrado de datos: el cifrado de datos es un paso fundamental para garantizar la privacidad de los datos en los modelos de IA/aprendizaje automático. Para proteger los datos confidenciales de accesos no deseados, las empresas necesitan soluciones de cifrado para los datos tanto en tránsito como en reposo.

Anonimización de datos: la práctica de eliminar información de identificación personal (PII) de los conjuntos de datos se conoce como anonimización de datos. Las empresas necesitan soluciones que protejan la información de los clientes mientras proporcionan acceso a la información que necesitan para trabajar los modelos de IA/aprendizaje automático.

Control de acceso: las empresas necesitan soluciones de control de acceso que les permitan regular el acceso a los datos confidenciales y garantizar, así, que solo las personas autorizadas puedan acceder a ellos.

Cumplimiento: mantener la privacidad de los datos en los modelos de IA/aprendizaje automático requiere una cuidadosa consideración del cumplimiento. Las empresas necesitan productos que sigan las mejores prácticas de cumplimiento para garantizar que se adhieren a las leyes de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Las soluciones de auditoría y registro permiten a las empresas realizar un seguimiento de quién tiene acceso a los datos confidenciales, lo que garantiza que cualquier posible violación se detecte y solucione rápidamente.

Las organizaciones pueden proteger la seguridad de los datos confidenciales y mantener la confianza tanto de sus clientes como de las partes interesadas aprovechando soluciones que cumplan con las normas de privacidad de los datos y las mejores prácticas.

¿Cómo mejorar la precisión en los modelos de IA/aprendizaje automático?

Aumentar la precisión de los modelos de IA/aprendizaje automático es una preocupación fundamental y existen varias estrategias y prácticas recomendadas que se pueden utilizar para lograr este objetivo.

Calidad de los datos: la calidad de los datos es un factor crítico para la precisión de los modelos de IA/aprendizaje automático. Las soluciones para la gestión de la calidad de los datos pueden garantizar que los conjuntos de datos sean completos, precisos y consistentes. Esto permite que los modelos de IA/aprendizaje automático aprendan de datos de alta calidad y realicen predicciones más precisas. La gestión de la calidad de los datos incluye:

  • Limpieza de datos: el proceso de eliminar incoherencias, duplicados y errores de los conjuntos de datos.
  • Estandarización de datos: el proceso de convertir datos a un formato común.
  • Enriquecimiento de datos: el proceso de agregar datos adicionales a un conjunto.
  • Validación de datos: el proceso de verificar que los datos sean exactos e integrales.
  • Gobernanza de datos: el proceso de gestionar la calidad, la seguridad y la privacidad de los datos.

Características de ingeniería: las características de ingeniería son el proceso de convertir datos sin procesar en características que los modelos de IA/aprendizaje automático pueden emplear. La visualización de datos, la selección de características, la reducción de la dimensionalidad, así como la escalación y extracción de características, son enfoques eficaces de ingeniería de funcionalidades que pueden aumentar drásticamente la precisión del modelo.

Selección de modelos: elegir el mejor modelo de IA/aprendizaje automático para una tarea específica resulta esencial para mejorar la precisión. Existen varios modelos disponibles, como árboles de decisión, regresión logística, regresión lineal y modelos de aprendizaje profundo. Resulta fundamental elegir un modelo con un alto índice de precisión que sea adecuado para el problema en cuestión.

Ajuste de hiperparámetros: los hiperparámetros son configuraciones que se realizan antes del entrenamiento de un modelo de IA/aprendizaje automático. La precisión del modelo puede verse afectada significativamente por la selección de hiperparámetros. Las organizaciones pueden ajustar automáticamente los hiperparámetros utilizando las soluciones diseñadas por HPE para ello, con las que mejorarán la precisión del modelo.

Validación del modelo: la regularización del modelo es el proceso de reducir el sobreajuste en los modelos de IA/aprendizaje automático. El sobreajuste es una condición en la que un modelo funciona de manera deficiente con datos nuevos porque es demasiado complicado y se ajusta demasiado bien a los datos de entrenamiento. Los métodos de regularización de modelos L1 y L2 pueden ayudar a reducir el sobreajuste y mejorar la precisión del modelo. Las organizaciones pueden evaluar la exactitud de sus modelos y detectar posibles problemas con la ayuda de herramientas y mejores prácticas para la validación de modelos.

¿Cómo se implementan los modelos de IA?

Existen numerosas formas de implementar modelos de IA, y el enfoque específico dependerá del tipo de modelo con el que estés trabajando y de los objetivos que desees alcanzar. Algunas estrategias comunes para implementar modelos de IA incluyen:

  • Hospedar el modelo en un servidor dedicado o plataforma en la nube, de forma que se pueda acceder a él a través de una API u otra interfaz. Este enfoque se utiliza a menudo cuando el modelo necesita estar disponible para realizar predicciones o inferencias en tiempo real.
  • Integrar el modelo directamente en un dispositivo o aplicación, lo que le permite realizar predicciones o inferencias sobre datos locales sin necesidad de una conexión de red. Este es un enfoque común para implementar modelos en dispositivos de extremo o en aplicaciones donde la baja latencia es importante.
  • Empaquetar el modelo en un contenedor, como un contenedor Docker, permite implementarlo y ejecutarlo fácilmente en distintos entornos. Este enfoque puede ser útil para implementar modelos de manera consistente y reproducible.

Con independencia del método, resulta fundamental probar y verificar exhaustivamente el modelo antes de implementarlo para asegurarse de que esté operando según lo previsto.

HPE y los modelos de IA

HPE comprende la tecnología de inteligencia artificial (IA). Con una estrategia práctica y probada, soluciones y partners verificados, infraestructuras optimizadas para IA y soluciones ML Ops, las organizaciones pueden reducir la complejidad y aprovechar el valor de los datos más rápidamente, y lograr así una ventaja competitiva.

  • HPE Machine Learning Development System es un sistema llave en mano que combina equipos informáticos de alto rendimiento, aceleradores y software de desarrollo y entrenamiento de modelos en una infraestructura de IA optimizada. Cuenta con el respaldo de servicios profesionales de instalación y soporte. Se trata de una solución llave en mano de inteligencia artificial escalada verticalmente para el desarrollo de modelos.
  • HPE Swarm Learning es un marco de trabajo descentralizado, que permite conservar la privacidad de los datos, y que se usa para realizar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático allí donde se generan los datos. HPE Swarm Learning aborda cuestiones sobre privacidad de los datos, propiedad de los datos y eficiencia, manteniendo los datos a nivel local y limitándose a compartir lo aprendido, lo que genera modelos superiores con menos sesgos. HPE Swarm Learning también utiliza blockchain aplicada para inscribir de forma segura a los miembros y elegir al líder de forma descentralizada, lo que otorga a la red del enjambre resiliencia y seguridad.
  • Determined AI, una plataforma de entrenamiento de aprendizaje automático de código abierto que adquirió HPE en junio de 2021, sirve como base para HPE Machine Learning Development Environment. Para ejecutar, escalar y compartir experimentos con facilidad, los creadores de modelos pueden comenzar a entrenar sus modelos en la versión de código abierto de Determined AI.
  • La plataforma HPE GreenLake ofrece un servicio de nube de aprendizaje automático de nivel empresarial que permite a los desarrolladores y científicos de datos diseñar, entrenar e implementar rápidamente modelos de aprendizaje automático, desde el piloto hasta la fase de producción, a cualquier escala, para llevar las ventajas del aprendizaje automático y data science a tu organización.
  • HPE Ezmeral ML Ops proporciona a las empresas una velocidad y agilidad similares a las de DevOps en cada etapa del ciclo de vida del aprendizaje automático, estandarizando procesos y ofreciendo herramientas preempaquetadas para diseñar, entrenar, implementar y supervisar flujos de trabajo de aprendizaje automático.
  • HPE SmartSIM puede ayudar a identificar plagios en contenido escrito. Para ello, la aplicación de software SmartSim emplea aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural. Está diseñada para evaluar el texto y encontrar similitudes con otra información ya publicada en línea o en una base de datos de navegador. El programa se puede utilizar para verificar la autenticidad de artículos académicos, trabajos de investigación y otros materiales escritos. Sirve como herramienta para evitar el plagio y aportar material original.

Estas características ayudan en los siguientes parámetros:

  • Preconfigurada, instalada por completo y lista para usar inmediatamente
  • Escalabilidad perfecta: entrenamiento distribuido y optimización de hiperparámetros
  • Capacidad de gestión y observación
  • Servicios técnicos y de atención al cliente de nivel empresarial y ofrecidos por un fabricante de la máxima confianza
  • Arquitectura flexible y heterogénea
  • Arquitectura de componentes
  • Software y hardware compatibles
  • Servicio y soporte