El machine learning puede funcionar de diferentes formas. Puedes aplicar un modelo de machine learning entrenado en datos nuevos o puedes entrenar un modelo nuevo desde cero. Aplicar un modelo de machine learning entrenado en datos nuevos es típicamente un proceso más rápido y que demanda menos recursos. En lugar de desarrollar parámetros a través del entrenamiento, usas los parámetros del modelo para hacer predicciones sobre los datos de entrada, un proceso llamado inferencia. Además, no necesitas evaluar su rendimiento, dado que ya se evaluó durante la fase de entrenamiento. Sin embargo, sí requiere que prepares detenidamente la entrada de datos para asegurar que se encuentre en el mismo formato que los datos que se usaron para entrenar el modelo. Entrenar un modelo nuevo de machine learning involucra los pasos siguientes: Recopilación de datos Comienza por elegir los sets de datos. Los datos pueden provenir de una variedad de fuentes, como logs, métricas y rastreos del sistema. Además de los logs y las métricas, varios otros tipos de datos temporales son importantes en la capacitación de machine log, entre ellos: Datos del mercado financiero, como precios de acciones, tasas de interés y tasas de cambio de divisas. Estos datos se suelen usar para crear modelos predictivos para operaciones bursátiles e inversiones. Datos temporales de transporte, como volumen de tráfico, velocidad y tiempo de viaje. Esto puede usarse para optimizar rutas y reducir la congestión del tránsito. Datos de uso de productos, como tráfico en el sitio web e interacción en redes sociales. Esto puede ayudar a las empresas a comprender el comportamiento del cliente e identificar áreas de mejora. Sean cuales sean los datos que usas, deben ser relevantes para el problema que intentas resolver y deben ser representativos de la población con respecto a la cual deseas hacer las predicciones o tomar las decisiones. Preprocesamiento de datos Una vez que hayas recopilado los datos, debes preprocesarlos para que un algoritmo de machine learning pueda usarlos. Esto a veces involucra etiquetar los datos o asignar una categoría o valor específicos a cada punto de datos en un set de datos, lo que permite a un modelo de machine learning aprender patrones y realizar predicciones. Además, puede involucrar la eliminación de valores faltantes, la transformación de datos temporales en un formato más compacto mediante la aplicación de agregaciones y el escalado de los datos para asegurar que todas las características tengan rangos similares. Tener una gran cantidad de datos de entrenamiento etiquetados es un requisito para las redes neuronales profundas, como los modelos de lenguaje grandes (LLM). En los modelos supervisados clásicos, no necesitas procesar tanto. Selección de características Algunos enfoques requieren que selecciones las características que usará el modelo. Esencialmente, debes identificar las variables o atributos más relevantes para el problema que estás intentando resolver. Las correlaciones son una forma básica de identificar características. Para optimizar incluso más, hay métodos de selección de características automatizadas disponibles y son compatibles con muchos marcos de trabajo de ML. Selección del modelo Ahora que seleccionaste las características, debes elegir un modelo de machine learning que sea adecuado para el problema que intentas resolver. Algunas opciones incluyen modelos de regresión, árboles de decisión y redes neuronales. (Consulta "Técnicas y algoritmos de machine learning" a continuación). Capacitación Luego de elegir un modelo, debes entrenarlo con los datos que recopilaste y preprocesaste. El entrenamiento es donde el algoritmo aprende a identificar patrones y relaciones en los datos, y los codifica en los parámetros del modelo. Para lograr un rendimiento óptimo, el entrenamiento es un proceso iterativo. Puede incluir el ajuste de hiperparámetros del modelo y mejorar el procesamiento de datos y la selección de características. Pruebas Ahora que se entrenó el modelo, debes probarlo en datos nuevos que no ha visto antes y comparar su rendimiento con el de otros modelos. Seleccionas el modelo de mejor rendimiento y evalúas su rendimiento en datos de prueba distintos. Solo datos no utilizados anteriormente te darán una buena estimación de cómo puede rendir tu modelo una vez desplegado. Despliegue del modelo Una vez que estés contento con el rendimiento del modelo, puedes desplegarlo en un entorno de producción en el que puede hacer predicciones o tomar decisiones en tiempo real. Esto puede involucrar la integración del modelo a otros sistemas o aplicaciones de software. Los marcos de trabajo de ML integrados en los proveedores informáticos en el cloud populares hacen que el despliegue del modelo en el cloud sea bastante sencillo. Monitoreo y actualización Una vez desplegado el modelo, debes monitorear su rendimiento y actualizarlo periódicamente a medida que haya nuevos datos disponibles o que el problema que intentas resolver evoluciones con el tiempo. Esto puede significar retener el modelo con datos nuevos, ajustando sus parámetros o seleccionando un algoritmo de ML completamente diferente.