El entrenamiento es el proceso por el cual un
modelo de IA "
aprende" a realizar su tarea mediante el análisis de grandes cantidades de datos (
datasets). Es similar a cómo un estudiante
aprende mediante la práctica y los ejemplos, pero a una escala y velocidad mucho mayores.
Durante el entrenamiento, el modelo analiza miles o millones de ejemplos para identificar
patrones y
aprender de ellos. Por ejemplo, para reconocer gatos en fotos, un modelo se entrenaría con millones de imágenes de gatos etiquetadas, aprendiendo gradualmente a identificar orejas, bigotes, y otras características felinas.
El proceso incluye varias fases: primero se recopilan y preparan los
datos de entrenamiento, luego se ajustan los
parámetros del modelo mientras analiza estos datos, y finalmente se prueba su rendimiento con datos nuevos que nunca ha visto. Es como un ciclo de estudio, práctica y exámenes.
Los resultados del entrenamiento dependen en gran medida de la calidad y cantidad de los datos utilizados. Si los datos son sesgados o incorrectos, el modelo aprenderá estos mismos
sesgos, como un estudiante que
aprende de libros con errores.