{"id":28402,"date":"2024-06-25T13:48:04","date_gmt":"2024-06-25T11:48:04","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=28402"},"modified":"2024-06-25T13:48:06","modified_gmt":"2024-06-25T11:48:06","slug":"puntos-clave-en-el-desarrollo-de-un-modelo-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/es\/inteligencia-artificial\/puntos-clave-en-el-desarrollo-de-un-modelo-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Codemotion Madrid 2024: Puntos clave en el desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial"},"content":{"rendered":"\n<p>La <strong>Conferencia Codemotion Madrid 2024 puso buen parte de su foco en la inteligencia artificial<\/strong>, una tecnolog\u00eda que ha dejado de ser emergente y que se ha colado en el d\u00eda a d\u00eda de los desarrolladores. Llegados a este punto, son muchas las organizaciones que aspiran a <strong>desarrollar sus propios modelos de IA<\/strong>, con el objetivo de obtener sistemas que se ajusten mejor a sus necesidades.<\/p>\n\n\n\n<p>Con el objetivo de dar claridad a todos aquellos que deseen saber m\u00e1s sobre c\u00f3mo se crea y entrena un modelo de IA, en la Codemotion Madrid 2024 contamos con la ponencia \u201c<strong>Puntos clave en el desarrollo de un modelo de Inteligencia Artificial\u201d,<\/strong> la cual tuvo lugar en el Room 21 el 22 de mayo y corri\u00f3 a cargo de <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/alejandrojimenezsanchez\/\" target=\"_blank\" aria-label=\"Alejandro Jim\u00e9nez (opens in a new tab)\" rel=\"noreferrer noopener\" class=\"ek-link\">Alejandro Jim\u00e9nez<\/a>, Tech Lead at <a href=\"https:\/\/www.softtek.com\/es-es\/\" class=\"ek-link\">Softtek<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-contexto-de-la-charla\">Contexto de la charla<\/h2>\n\n\n\n<p>Alejandro Jim\u00e9nez se subi\u00f3 al escenario con el objetivo de explicarnos <strong>c\u00f3mo funciona y cu\u00e1les son los puntos claves a la hora de desarrollar un modelo de IA.<\/strong> Como Teach Lead en Softtek, una empresa mexicana de desarrollo de software fundada en 1982 y con presencia en m\u00e1s de 15 pa\u00edses, ha podido comprobar c\u00f3mo este tipo de modelos est\u00e1 transformando la industria.<\/p>\n\n\n\n<p>Durante la introducci\u00f3n de la charla destac\u00f3 el <strong>r\u00e1pido crecimiento de esta tecnolog\u00eda los \u00faltimos 5 a\u00f1os<\/strong>. Para ilustrarlo, aport\u00f3 dos datos clarificadores.<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Por un lado, el <strong>uso de GPU\u2019s<\/strong>, claves para alcanzar la potencia computacional necesaria para el entrenamiento de los modelos de IA, ha crecido un <strong>2000 % desde 2019.<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Por otro, como la<strong> inversi\u00f3n privada en IA generativa<\/strong> ha aumentado a\u00f1o tras a\u00f1o, alcanzando los <strong>25,2 mil millones de d\u00f3lares en 2023<\/strong>, seg\u00fan el AI Index Report 2024 de la Universidad de Stanford.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Adem\u00e1s, tambi\u00e9n nos habl\u00f3 de sobre c\u00f3mo la IA est\u00e1 permitiendo <strong>llegar a conclusiones y predecir hechos que hasta ahora nos parec\u00eda imposible<\/strong>. Diversos peri\u00f3dicos se hac\u00edan en eco de como un modelo de IA podr\u00eda predecir la interacci\u00f3n entre todas las mol\u00e9culas de la vida, o como hay modelos capaces de predecir la muerte de una persona con un 78 % de precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Estas capacidades de predicci\u00f3n no solo son asombrosas, sino que tambi\u00e9n abren un abanico de posibilidades para diversas industrias. Y a pesar de lo que pueda parecer, tanto por su abstracci\u00f3n de cara al usuario como el desconocimiento que a\u00fan existe sobre c\u00f3mo funcionan estos modelos de IA, <strong>no es una cuesti\u00f3n de magIA, sino de ciencIA.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-como-funciona-el-desarrollo-de-un-modelo-ia-y-cuales-son-los-puntos-clave\">\u00bfC\u00f3mo funciona el desarrollo de un modelo IA y cu\u00e1les son los puntos clave?<\/h2>\n\n\n\n<p>La capacidad de la computaci\u00f3n que disponemos en la actualidad, as\u00ed como la evoluci\u00f3n de t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico y la disponibilidad de grandes cantidades de datos, han permitido en los <strong>\u00faltimos a\u00f1os un avance significativo en el desarrollo de modelos de IA.&nbsp;<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Tal y como nos explicaba Alejandro, la clave est\u00e1 en que hemos <strong>llegado a un punto en el que hemos sido capaces de convertir lo complejo en sencillo<\/strong>. De manejar grandes vol\u00famenes de datos, monstruosas infraestructuras IT o complicadas redes neuronales, hemos pasado a herramientas que tienen la capacidad de construir un modelo de IA a partir de una idea general, un Dataset, mucho entrenamiento y tests de rendimiento y precisi\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Para ilustrarnos en todo esto, Alejandro nos propuso un ejemplo de <strong>c\u00f3mo se entrena un modelo de clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes<\/strong> capaz de distinguir entre un Chihuahua y un Muffin.<\/p>\n\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Inicialmente, se necesita un conjunto de datos de entrenamiento<\/strong>. Este conjunto debe contener im\u00e1genes de Chihuahuas y Muffins, las cuales deben estar etiquetadas correctamente para que el modelo pueda aprender de ellas. Las etiquetas son esenciales, ya que proporcionan la informaci\u00f3n necesaria para que el modelo pueda distinguir entre las diferentes categor\u00edas.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Posteriormente, el modelo se entrena con estos datos.<\/strong> En este proceso, el modelo aprende a identificar las caracter\u00edsticas distintivas de cada imagen, ya sean Chihuahuas o Muffins. Esto se logra a trav\u00e9s de un proceso llamado aprendizaje supervisado, en el que el modelo utiliza las etiquetas proporcionadas en el conjunto de datos de entrenamiento para aprender y hacer predicciones.<\/li>\n\n\n\n<li>Finalmente, se <strong>prueba el modelo con un nuevo conjunto de im\u00e1genes que no han sido utilizadas en el entrenamiento&nbsp;<\/strong><\/li>\n\n\n\n<li>Este conjunto de datos se conoce como conjunto de datos de prueba. El prop\u00f3sito de esta etapa es evaluar la precisi\u00f3n y el rendimiento del modelo. Esto se hace comparando las predicciones del modelo con las etiquetas reales del conjunto de datos de prueba. Este proceso permite evaluar cu\u00e1n bien el modelo ha aprendido a identificar Chihuahuas y Muffins y cu\u00e1n precisas son sus predicciones.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Durante este proceso es muy importante evitar el <strong>overfifting <\/strong>o sobreajuste, un problema com\u00fan en el aprendizaje autom\u00e1tico donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y, como resultado, tiene un rendimiento deficiente con datos nuevos o no vistos. Para evitar esto, es vital realizar un ajuste adecuado del modelo y utilizar t\u00e9cnicas como la validaci\u00f3n cruzada.<\/p>\n\n\n\n<p>Asimismo, es necesario poner en marcha lo que se conoce como <strong>predicciones iterativas,<\/strong> donde el modelo hace predicciones basadas en el conjunto de entrenamiento para compararlas con los valores reales. Las diferencias entre las predicciones y los valores reales se utilizan para ajustar el modelo iterativamente, mejorando su precisi\u00f3n con cada iteraci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Gracias a todo este proceso, el modelo IA acaba adquiriendo el conocimiento necesario sobre los rasgos caracter\u00edsticos de un Chihuahua y un Muffin. De esta forma, cuando compara im\u00e1genes nuevas, el <strong>modelo puede identificar y clasificarlas correctamente, <\/strong>alcanzando una alta precisi\u00f3n y un bajo \u00edndice de falsos positivos y falsos negativos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-reflexion-final\">Reflexi\u00f3n final<\/h2>\n\n\n\n<p>Alejandro acababa la ponencia mostr\u00e1ndonos ejemplos de <strong>c\u00f3mo aplicar estos modelos en sistemas de producci\u00f3n reales. <\/strong>Por ejemplo, se pueden emplear para buscar defectos en la fabricaci\u00f3n de un producto.<\/p>\n\n\n\n<p>Para cerrar, nos invitaba reflexionar sobre el <strong>uso responsable de la IA generativa<\/strong>, haciendo hincapi\u00e9 en que \u201cantes de correr hay que aprender a caminar\u201d. Estudiar c\u00f3mo funciona, realizar el cambio de enfoque y filosof\u00eda de trabajo que requiere esta tecnolog\u00eda o entender a fondo su complejidad t\u00e9cnica, son factores cruciales antes de incorporar estos modelos en nuestros procesos de negocio.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-el-ponente-alejandro-jimenez-sanchez-tech-lead-at-softtek\">El Ponente: Alejandro Jim\u00e9nez S\u00e1nchez, Tech Lead at Softtek<\/h2>\n\n\n\n<p>Graduado en ingenier\u00eda inform\u00e1tica y matem\u00e1ticas. Desarrollador backend Python. Apasionado del mundo tecnol\u00f3gico, Alejandro encuentra en la<strong> IA y ML un campo fascinante y un aut\u00e9ntico game changer.<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La Conferencia Codemotion Madrid 2024 puso buen parte de su foco en la inteligencia artificial, una tecnolog\u00eda que ha dejado de ser emergente y que se ha colado en el d\u00eda a d\u00eda de los desarrolladores. 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