¿Cómo entrenar un modelo de Machine Learning?

¿Deseas crear modelos predictivos eficaces? Para ello debes saber cómo entrenar un modelo de Machine Learning (ML) y es importante seguir los pasos para lograrlo: desde fijar un objetivo hasta su puesta en producción, pasando por el tratamiento de datos. Encuentra en este artículo las claves para lograrlo.

Paso 1: Definir el problema

Primero que todo debes sentarte y definir qué es eso que debe lograr o predecir el modelo de Machine Learning. El problema (y su solución) es lo que le dará dirección a todo el proyecto.

• Determina el destino o atributo de destino, identificando la respuesta correcta que el modelo debe concluir, partiendo de los datos de entrada. Por ejemplo: “¿Este correo electrónico es spam o no spam?”.
• Establece qué tipo de tarea tiene el modelo de Machine Learning para llegar a la respuesta.

Paso 2: Recolectar y preparar los datos

Para iniciar el proceso de entrenamiento de un modelo ML, necesitas:

• Alimentar el modelo de las fuentes de datos adecuadas y con el formato más conveniente (CSV, Excel, SQL, Parquet o JSON) y echar mano de funciones de librerías para hacerlo (por ejemplo, read_csv de Pandas para CSV).
• Comprobar que las fuentes de datos ofrecen resultados satisfactorios, poniéndolas a prueba a través de herramientas de visualización y estadísticas. Esto es: detectar lagunas, valores atípicos o cualquier anomalía.
• Realizar un preprocesamiento de datos adecuado, asegurando que se realiza adecuadamente una estandarización de la información e ir cribando la información, especialmente cuando el volumen de datos es muy grande.

Paso 3: Dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y prueba

Una vez validadas las fuentes de datos de las que se alimentará el modelo de entrenamiento de ML, toca dividirlos adecuadamente para su aprendizaje. Por eso, se realizan dos conjuntos:

• Conjunto de entrenamiento, para poner en marcha los fundamentos del aprendizaje del algoritmo, con datos ya testados y conclusiones claras.
• Conjunto de datos de prueba, para evaluar el rendimiento del algoritmo y si, con datos nuevos, continúa ofreciendo una respuesta satisfactoria.

Así puedes garantizar que el modelo de ML no memorizó los datos, sino que sigue una lógica adecuada para analizarlos y trabajarlos.

Paso 4: Elegir un modelo adecuado

Seleccionar el modelo depende del tipo de problema que desea solucionarse y los tipos de datos con los que se trabaja. Además, debe realizarse después de comprobar que el ML opera con la información adecuada.

Teniendo esas consideraciones de base, es recomendable probar varios modelos de entrenamiento y medir su rendimiento para seleccionar cuál es el más acertado. Lo que mejor funciona es el ensayo y error.

Estos son algunos ejemplos de modelos con los que puedes trabajar:

• Clustering. Si trabajas con datos que necesitan agruparse por características. Por ejemplo, en marketing para segmentar bases de clientes.
• Regresión lineal. Ideal para predecir la evolución de valores continuos. Por ejemplo, el precio en el mercado inmobiliario.
• Regresión logística. Ideal en clasificaciones binarias, con afirmaciones verdaderas y falsas. Por ejemplo, si un paciente tiene una enfermedad o si una transacción es fraudulenta.
• Redes neuronales. Adecuado para tomar decisiones complejas de clasificación y regresión, con un patrón con el que opera un cerebro humano, relacionando conceptos e identificar fenómenos.
• Árboles de decisión. Ideal si el modelo de Machine Learning trabaja con nodos en los que se ramifican posibles decisiones, por eso son habituales para datos de regresión y logística.

Paso 5: Entrenar el modelo

A la hora de entrenar un modelo de ML la clave es reducir al mínimo el margen de error en sus predicciones, en comparación al valor de destino real. Esta diferencia se denomina la función de pérdida o función de coste y debe ser lo más reducida, pero sin obsesionarse con que sea cero, porque normalmente es imposible.

Este proceso debe realizarse por iteración sobre los datos, hasta que trabaja sobre todo el conjunto y no puede aprender más sobre ellos. Así, se crea un artefacto de modelo preparado para trabajar con datos reales.

Paso 6: Evaluar el rendimiento del modelo

¿Cómo saber si está dando las respuestas adecuadas, después de trabajar con los datos de prueba? La mejor forma de averiguarlo es con una métrica adecuada, que solo puede asociarse en función del tipo de problema.

Por ejemplo, trabajando con categorías o clases en los problemas de clasificación:

• Exactitud. Dividir el número total de predicciones correctas sobre el total de las predicciones.
• Precisión. Contar todas las predicciones positivas realizadas por un modelo, estableciendo cuantas acertaron. Se calcula dividiendo los positivos verdaderos sobre la suma de positivos verdaderos más falsos positivos.
• Recuperación. Compara entre todas las instancias positivas, cuáles identificó el modelo correctamente. Para ello, se calcula dividiendo los verdaderos positivos sobre la suma de verdaderos positivos y falsos negativos.

Una vez seleccionado el tipo de métrica, toca comparar cómo es el rendimiento de las predicciones reales sobre el conjunto de prueba. De nuevo, el proceso es iterativo, por lo que es fundamental tener paciencia y, si los resultados no son como se esperan, trabajar en la configuración (a los datos, al modelo o a los hiperdatos) y volver a ponerlo a trabajar.

Paso 7: Mejorar el modelo

Como ya explicamos, este es un proceso de repetición y la clave es saber cómo optimizar el modelo para ir afinando los resultados, especialmente cuando trabaja con datos que desconoce.

• Acertar con el diagnóstico sobre qué está fallando, para ajustar los parámetros internos cuando la función de pérdida no disminuye, oscila o arroja valores como Not a number.
• Analiza los hiperparámetros para comprobar si en la configuración previa se incluyeron valores que afectaran al rendimiento y a ofrecer resultados ineficientes.
• Centra la atención en seleccionar el optimizador adecuado como motor de entrenamiento, analizando la información del gradiente de la función de pérdida para comprender la dirección en la que se distorsionan los resultados y poder realizar ajustes de la tasa de aprendizaje, busca un entrenamiento exitoso.
• Optimiza la calidad y preparación de los datos. En esto pueden influir varios factores:
  • Realiza un manejo de datos faltantes, limpiándolos antes del entreno.
  • Sitúa a los datos en un rango adecuado, a través de su escalamiento y normalización.
  • Aplica la ingeniería de características, trabajando sobre la transformación de las mismas en el rendimiento.
  • Realiza una validación cruzada para evitar un sobreajuste (overfitting), trabajando por pliegues que ofrezcan nuevos datos con los que aprender.
• Realiza ajustes en la arquitectura del modelo de Machine Learning para hacerlo lo más eficiente posible. Por ejemplo, eliminando capas extra.
• Aplica técnicas de estabilidad del entrenamiento, para mantener bajo control parámetros inadecuados, problemas de oscilación o poder acotar los resultados de gradientes.
• Monitoriza todos los resultados del modelo de Machine Learning para comprender en profundidad los problemas y si se encontró la solución adecuada.

Paso 8: Implementar y poner en producción

Cuando el modelo puede trabajar con datos no vistos con un rendimiento óptimo, tocan los últimos pasos:

• Exporta el artefacto del modelo de Machine Learning, ya optimizado, para utilizarlo como herramienta.
• Elige el método de predicción de cara al público para que realice sus consultas con el modelo de ML.
• Si eliges la predicción en línea, configura un Endpoint para desplegar los modelos en diferentes “extremos”, como puede ser private Service Connect.
• A continuación, carga el modelo entrenado en la infraestructura de predicción y aplicar la configuración adecuada a cada recurso de procesamiento.
• Emplea contenedores adecuados, donde se ejecutará el modelo de ML y garantizar que ofrecen un entorno consistente para la predicción.
• Monitoriza el modelo de producción cuando ya esté desplegado y pueda trabajar con datos reales, para detectar desvíos o sesgos.
• Administra la gestión de modelos, a través de registros con los que puedas trabajar sobre versiones, importarlos o copiarlos.
• Asegura un control de seguridad para tener bajo control los permisos de acceso y las medidas para prevenir vulnerabilidades.

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