¡Cómo entrenar un modelo de machine learning paso a paso!

¿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.

¿Qué es un modelo de machine learning?

Un modelo de machine learning es un programa informático que utiliza un conjunto de reglas para predecir, clasificar o decidir por sí mismo. Estas reglas son los algoritmos del machine learning y existen muchas clases distintas. En función de la tarea que queramos que realice nuestro modelo de aprendizaje automático, deberemos escoger uno u otro.

¡Echa un vistazo a los pasos que debes seguir para entrenar un modelo de ML!

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.

Aprendizaje supervisado

En los sistemas de aprendizaje supervisado, los modelos de machine learning se entrenan con datos etiquetados. Por ejemplo, pongamos que quieres un modelo que te diga la raza del gato que aparece en una imagen. Los inputs (datos con los que se entrena al modelo) tendrían que ser muchas fotografías de gatos, cada una etiquetada con su raza. De este modo, el sistema aprendería a relacionar la información y sería capaz de ofrecer outputs (el resultado tras procesar un nuevo input o foto) correctos.

Este reconocimiento de imágenes es uno de los usos más típicos del modelo de aprendizaje supervisado, aunque también se emplea para realizar predicciones, valorar riesgos y detectar fraudes. Los subtipos principales de este sistema son:

Modelo	¿Para qué sirve?	Ejemplo	Algoritmos
Regresión	Predicción de valores numéricos	Imagina que quieres saber cuánta lluvia puede caer mañana: tendrías que alimentar al modelo con información sobre el histórico de precipitaciones y otros parámetros climatológicos, y el sistema buscaría relaciones útiles para sus predicciones. Por ejemplo, a mayor humedad, más probable es que llueva. Una predicción u output podría ser 10 mm de lluvia esperada.	Regresión lineal, bosque aleatorio o gradient boosting
Clasificación	Clasificación por categorías	Para diferenciar si en una foto sale un gato o un perro. Cada input con el que se nutriría el modelo llevaría su etiqueta “gato” o “perro” y el sistema sería capaz de devolver la categoría adecuada en nuevas fotografías.	Regresión logística, los vecinos más próximos, las máquinas de vectores de soporte (SVM), los clasificadores Naïve Bayes o el algoritmo de árbol de decisiones

Aprendizaje no supervisado

Otro de los modelos de aprendizaje automático es el aprendizaje no supervisado. Su principal característica es que trabaja con datos sin etiquetar, por lo que no hay nada de base que le diga cuáles son las asociaciones correctas.

Es muy útil cuando se quieren encontrar tendencias, patrones o relaciones entre datos distintos. Por ejemplo, las recomendaciones de compra que te hace una plataforma de venta online. Los subtipos en este caso serían los siguientes:

Modelo	¿Para qué sirve?	Ejemplo	Algoritmos
Clustering	Para agrupar datos similares o detectar anomalías	Segmentar a los clientes de una tienda online según sus hábitos de consumo	K-Means, DBSCAN, Jerárquico, GMM
Reducción de dimensionalidad	Reduce el número de variables de los datos para quedarse con la información esencial y facilitar su análisis	Simplificar los resultados de una encuesta muy amplia, reduciéndola a los puntos más importantes	PCA, t-SNE, UMAP, Autoencoders

Aprendizaje por refuerzo

El aprendizaje por refuerzo es uno de los modelos de ML más fascinantes. En este caso, su progreso no se apoya en un conjunto de datos, sino en sus propias acciones, ¡como las personas!

Funciona así: el agente (un robot, un algoritmo, un sistema de recomendación...) interactúa con un entorno y decide una acción. Si la acción es correcta, recibe una recompensa. Si falla, recibe un castigo. De esta forma, se refuerzan cada vez más las acciones acertadas y el modelo va ganando en efectividad.

La recompensa o penalización es un valor numérico, positivo o negativo, que el sistema sabe interpretar. ¿Y el entorno? ¡Puede ser cualquier cosa! Desde el nivel de un videojuego (se utiliza mucho en la industria gamer) hasta una fábrica en la que se le intenta enseñar tareas a un robot. Algunos de sus algoritmos más frecuentes son: Q-Learning, SARSA, Deep Q-Networks (DQN), Policy Gradient y Actor-Critic.

Modelos basados en redes neuronales

Las redes neuronales no son una clase más de aprendizaje, sino un modelo que puede aplicarse en distintos sistemas de aprendizaje automático (como el supervisado o el no supervisado).

Su funcionamiento se basa en una red de nodos conectados como las neuronas de nuestro cerebro. Al tener esta estructura, pueden procesar la información en tareas complejas como la creación de imágenes o la traducción automática, y, por supuesto, son una pieza clave de los chatbots y los asistentes inteligentes.

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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