Models d'IA: com entrenar, validar, ajustar i implementar

Models d'IA: com entrenar, validar, ajustar i implementar

El entrenament de models IA és un dels pilars fonamentals per treure profit de la intel·ligència artificial en l'entorn empresarial. Gràcies a les xarxes neuronals, que imiten el funcionament del cervell humà, el teu negoci pot treure molt més profit de les dades, obtenint eines totalment personalitzades i basades en la informació única de l'empresa. Però, quin és el procés per aconseguir aquest aprofitament de la intel·ligència artificial? Quines eines necessita la teva organització?
En els següents apartats t'explicarem per què s'ha tornat tan important la intel·ligència artificial en els entorns empresarials. A més, et parlem sobre alguns conceptes bàsics relacionats amb aquesta tecnologia i sobre el procés que comporta la creació de models IA totalment únics, alimentats gràcies a les dades del teu negoci. Et donem la benvinguda a la Indústria 4.0, centrant-nos en una de les seves peces clau: la IA.

Models IA, intel·ligència artificial i les empreses

La intel·ligència artificial s'està obrint camí en el món empresarial. I ho fa a passos de gegant. Per què assistim a aquest fenomen? Bé, el primer que cal deixar clar és que la IA no és una proposta nova. Més enllà de la intel·ligència artificial generativa (GenAI), aquella que té com a objectiu generar contingut, els algorismes i xarxes neuronals s'empren des de fa anys amb la finalitat de detectar patrons, executar tasques repetitives i prendre decisions de baix nivell de forma automàtica.
Perquè una IA funcioni, ja sigui per crear textos, com ChatGPT, o per executar tasques per si sola, és necessari alimentar-la de dades. És en aquest punt on entren en joc els models IA. Parlem d'un sistema dissenyat per realitzar tasques específiques mitjançant l'ús d'algoritmes d'aprenentatge automàtic. Aquests algoritmes permeten que el model aprengui patrons i prengui decisions basades en dades.
Actualment, podem discriminar entre diferents tipus d'aprenentatge en IA:

• Aprenentatge supervisat. El model s'entrena amb dades etiquetades (conegudes com a dades d'entrenament), permetent-li fer prediccions precises. Les dades, generalment, són curades per humans i, per això, s'utilitza el terme supervisat.
• Aprenentatge no supervisat. És aquell que es basa en dades no etiquetades. Bàsicament, es proporciona informació de tot tipus a l'algorisme perquè n'aprengui, delegant en la xarxa neuronal la capacitat d'etiquetar aquestes dades.
• Aprenentatge per reforç. És un sistema on el model aprèn a prendre decisions mitjançant proves que tenen resultats positius o negatius. És l'humà qui decideix si els resultats són bons o no i, en funció d'aquesta decisió, la màquina refina el seu comportament.

Els models IA, a més, s'entrenen gràcies a tres conjunts de dades diferents. Són els següents:

• Conjunt d'entrenament. És el paquet de dades que serveix per entrenar el model. Es pot assemblar a un manual d'instruccions amb el qual el model IA aprèn a realitzar les seves tasques.
• Conjunt de validació. Aquestes dades són les que permeten ajustar els hiperparàmetres, és a dir, els valors més específics que configuren el comportament del model. D'aquesta manera s'evita el sobreajustament, que és quan el model només es basa en el que ha après de manera estricta, perdent la capacitat d'incorporar nova informació i de contextualitzar les dades.
• Conjunt de proves. És el conjunt que s'encarrega d'avaluar el rendiment final del model per assegurar que funcioni correctament amb dades noves. Permet saber si el model IA és capaç d'extrapolar els seus coneixements inicials a nous conjunts que se li proporcionen més tard.

Tot el que s'ha analitzat sembla complex, però quan es porta a la pràctica, és bastant simple. En realitat, és similar a formar un empleat al qual acabes de contractar. L'únic que aquest és un que s'encarregarà de prendre decisions de baix nivell i d'executar les tasques més repetitives de forma automàtica, alliberant els empleats reals d'aquestes responsabilitats i millorant la seva productivitat.

El procés complet per entrenar models IA

Ara que ja coneixes més a fons com funcionen els models IA, volem parlar-te del procés que cal seguir per entrenar-los. Vegem els passos exactes que permeten entrar a una intel·ligència artificial perquè sigui capaç de desenvolupar funcions i executar tasques dins de l'operativa d'una empresa.
Aquí tens una explicació breu dels passos per entrenar un model de IA, amb els termes addicionals inclosos:

Recol·lecció de dades

Primer, es recopilen dades rellevants per a la tasca que es vol resoldre. És important que les dades siguin representatives i de bona qualitat, encara que provinguin de diverses fonts. Sovint s'utilitzen biblioteques d'aprenentatge automàtic i frameworks de IA per gestionar i preparar aquestes dades.

Selecció d'algoritmes i parametrització

Un cop es tenen les dades, el següent pas és escollir l'algoritme d'aprenentatge automàtic, basant-se en el tipus de tasca que ha de cobrir-se. Després, s'estableixen els hiperparàmetres, que són configuracions inicials del model que poden afectar el seu rendiment. Durant aquesta fase, es poden aplicar tècniques de regularització per evitar el sobreajustament.

Entrenament

S'utilitza el conjunt d'entrenament per ensenyar al model. El model aprèn a mesura que s'ajusten els seus paràmetres interns per minimitzar els errors en les seves prediccions sobre aquestes dades. És una etapa en què se solen usar frameworks de IA.

Validació

S'avalua el model usant el conjunt de validació. Aquest procés és part de la validació de models i s'utilitzen mètriques de rendiment per mesurar la seva eficàcia. És quan es descobreix si el model IA serà capaç de rebre noves dades i si no s'ha tornat massa específic.

Ajustament de models IA

Basant-se en els resultats de la validació, s'ajusten els hiperparàmetres i el model. Aquest procés d'ajustament de models pot repetir-se diverses vegades per optimitzar el rendiment del model.

Implementació

Un cop el model està ben entrenat i validat, es desplega en l'entorn real on farà les seves prediccions o prendrà decisions basades en noves dades. Aquest procés es coneix com a implementació de models. Després, es realitza el monitoratge de models i l'actualització de models quan sigui necessari.

Descobreix com fer models d'IA amb WatsonX

La plataforma WatsonX d'IBM és una eina integral desenvolupada per la companyia per permetre que les empreses puguin implementar les diverses funcionalitats que ofereix la intel·ligència artificial.
Dins dels diferents components de WatsonX, trobem Watsonx.ai, una solució integral que permet entrenar, validar, ajustar i implementar models d'IA utilitzant IA generativa, models fundacionals i machine learning. Els principals beneficis són:
Ofereix un entorn d'estudi segur.

• Les eines són intuïtives i fàcils de manejar.
• Possibilitat d'usar tant models fundacionals personalitzats com models d'IBM.
• Utilitza eines de codi obert per facilitar la programació, automatització i visualització de dades.
• Empra models avançats d'IA que funcionen correctament fins i tot amb poca informació.

Sumada a aquesta plataforma puntera, posem a la teva disposició la divisió de data analytics de SEIDOR, el soci confiable que la teva empresa requereix per a la implementació d'aquestes solucions. Contacta ara amb nosaltres i desbloqueja el potencial dels models IA a la teva empresa!