¿Cómo se entrena la inteligencia artificial?

Los autores de este nuevo estudio, publicado en la revista científica PLOS Computational Biology, utilizaron la fase REM, que retiene los recuerdos y los reproduce durante el sueño, para aplicarlos en redes neuronales simuladas.

Un grupo de científicos lleva a cabo una investigación en la que estudian cómo entrenar una inteligencia artificial (IA) para simular el funcionamiento de un cerebro humano y, en concreto, el papel del sueño y poder recordar actividades sin olvidar catastrófico.

Un proceso sencillo, accesible para todos

La novedad de este sistema radica en que todo el proceso, desde la importación de datos, etiquetado y entrenamiento del modelo, se realiza en una interfaz donde Arrastre y ordenar las piezas. El sistema hace todo el «trabajo pesado» y entrena el modelo por usted.

Este es un gran paso adelante para las pequeñas e incluso medianas empresas, ya que hoy en día es casi imposible contratar especialistas en aprendizaje automático y no quebrar en el proceso. Simplemente hay demasiada demanda y muy pocos especialistas. No queremos decir que la plataforma sea tan simple como ‘Paint’. Pero tal vez cualquiera que esté acostumbrado a usar software de programación pueda resolverlo fácilmente.

¿Qué es la inferencia en IA?

En general, la inferencia consiste en poner en práctica lo que la IA ha aprendido en el entrenamiento. Una vez que la IA aprende el modelo, construye 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.

Una red neuronal es un tipo de algoritmo de IA que toma información, la ejecuta a través de su red neuronal, llamada capas, y devuelve los resultados. Esta capacidad de volver a entrenar la red neuronal hasta que aprenda a dar la respuesta correcta es un aspecto importante de la computación cognitiva. Las redes neuronales aprenden de los datos a los que están expuestas y reorganizan la conexión entre las neuronas. Entonces, cuando una red neuronal se adapta, en realidad ajusta la fuerza de las conexiones que existen entre sus neuronas, para que pueda dar una respuesta más precisa la próxima vez.

Aprendizaje supervisado

El primer tipo de IA de aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado, que utiliza datos etiquetados. Este algoritmo de aprendizaje automático recibe un breve conjunto de datos de entrenamiento. Este conjunto de datos es una versión más pequeña del conjunto de datos real y se usa para darle al algoritmo una comprensión básica del problema, la solución y los puntos de datos. El aprendizaje supervisado busca conexiones entre parámetros para determinar causas y efectos entre diferentes variables.

El segundo tipo de IA de autoaprendizaje es el aprendizaje no supervisado y utiliza datos no etiquetados, lo que significa que no se requiere trabajo humano para que el conjunto de datos sea legible por máquina. Una ventaja de este tipo de IA es que puede trabajar con grandes conjuntos de datos. Esta forma de IA da como resultado formaciones de estructuras ocultas y percibe relaciones entre puntos de datos de forma abstracta sin necesidad de intervención humana.

Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado

A diferencia de los algoritmos de aprendizaje supervisado, los algoritmos de aprendizaje no supervisado se utilizan cuando la información utilizada para el entrenamiento no está clasificada ni etiquetada.