La inteligencia artificial está ganando cada vez más terreno a medida que las empresas van descubriendo su potencial y capacidad para mejorar la toma de decisiones y la automatización de procesos laboriosos. Sin embargo, esta presenta un grave problema: obtener y usar datos de entrenamiento de inteligencia artificial de forma eficaz que permitan crear un modelo adaptado a su finalidad.
Gracias al desarrollo de nuevas tecnologías capaces de diseñar modelos de inteligencia artificial eficaces con pocos o ningún dato de entrenamiento, es posible que esta problemática pase pronto a la historia. Esto supone un gran avance para el sector. Asimismo, podría abrir la inteligencia artificial a todo un nuevo segmento de empresas que, de otro modo, no podrían beneficiarse de sus ventajas. Symanto Brain es un ejemplo de ello: una nueva tecnología que facilita el aprendizaje de la inteligencia artificial sin datos de entrenamiento. Sigue leyendo para obtener más información.
¿Qué son los datos de entrenamiento de IA?
Los datos de entrenamiento de IA son un conjunto de datos utilizados para entrenar un modelo de machine learning, es decir, de aprendizaje automático. Cuanto más precisos y completos sean los datos de entrenamiento, mayor facilidad tendrá el modelo para aprender y desempeñar las tareas que se le hayan asignado. Así, obtener y etiquetar datos de entrenamiento de IA de calidad puede resultar muy costoso y laborioso, pues garantizar que un conjunto de datos sea adecuado para un fin determinado requiere mucho trabajo.
De hecho, el proceso conlleva tanto esfuerzo e intervención humana que algunos críticos han cuestionado el propio término de «inteligencia artificial».
Ahí es donde entran en juego lo que se conoce como zero-shot learning (aprendizaje con cero muestras de entrenamiento) y few-shot learning (aprendizaje con pocas muestras de entrenamiento).
¿Qué son el zero-shot learning y el few-shot learning?
Mediante una técnica denominada transfer learning (transferencia del aprendizaje), la IA es capaz de aprender una nueva tarea con pocos o ningún dato de entrenamiento de. Esto significa que las empresas pueden emplear un modelo previamente entrenado, modificar algunos parámetros y empezar a utilizarlo de inmediato.
Espera un momento… ¿qué?
Básicamente, un modelo de transfer learning es un modelo de IA previamente entrenado que se utiliza como base para una nueva tarea. De esta manera, las empresas pueden ahorrarse el costoso y largo proceso de recopilación de datos y, en su lugar, utilizar un modelo previamente entrenado que permite personalizar los parámetros para adaptarlos a sus necesidades.
Pero un modelo previamente entrenado, ¿no es simplemente un conjunto de datos etiquetados?
Sí y no. Efectivamente, un modelo previamente entrenado es un conjunto de datos etiquetados que se han empleado para entrenar un algoritmo de machine learning hasta conseguir un determinado nivel de precisión. Ahora bien, un modelo de IA entrenado con un conjunto de datos zero-shot o few-shot se sirve de la tecnología del transfer learning. Estapermite a la IA comprender de forma más general una tarea determinada, en lugar de una tarea muy específica para la que se diseñó un modelo previamente entrenado. Esto ayuda a la IA a comprender mejor la tarea asignada y a generalizar de cara a otras tareas sin necesidad de más entrenamiento.
Por ejemplo, imaginemos que necesitas un modelo de IA capaz de identificar emociones en tu chatbot de atención al cliente. Con un modelo estándar previamente entrenado, habría que recabar gran cantidad de datos y entrenar un modelo de forma específica para que comprenda palabras asociadas a diversas emociones. Con un modelo zero-shot o few-shot, la IA es capaz de reconstruir lo que sabe para identificar una variedad más amplia de emociones sin precisar más datos.
Ventajas del zero-shot y del few-shot learning
La principal ventaja de este tipo de entrenamiento de IA es su rapidez, muy superior a la de los métodos tradicionales. No tendrás que abastecerte de grandes conjuntos de datos ni dedicar largas horas a etiquetarlos ni a entrenar modelos. Por eso es una solución mucho más rentable para las empresas que quieren usar la IA sin arruinarse.
Además, un modelo zero-shot o few-shot ofrece una mayor capacidad de generalización que un modelo estándar previamente entrenado. Esto ocurre porque estos modelos emplean un enfoque más holístico para comprender una tarea determinada, en lugar de uno muy específico. Así, la IA se ajusta mejor a una gama más amplia de tareas y es más fácil que se adapte a las condiciones cambiantes del lugar de trabajo.
Te presentamos Symanto Brain: análisis de texto con pocos o ningún dato de entrenamiento de IA
Symanto Brain es un generador de modelos sin código diseñado específicamente para el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y el análisis de texto. Crea modelos de calidad y los adapta tanto a tu sector como a tus necesidades concretas, y todo ello en menos de una hora —algo que a un equipo de expertos en PNL y machine learning normalmente le llevaría semanas—.
Impulsado por una investigación puntera en IA, Symanto Brain funciona en más de 50 idiomas y es capaz de entender los matices del lenguaje humano.
Puedes utilizar Symanto Brain para:
● Obtener más información a partir de las opiniones de los clientes.
● Crear rápidamente un chatbot de intención personalizado y monitorizar los matices y emociones.
● Automatizar procesos como la categorización de las solicitudes de asistencia.
● Anotar conjuntos de datos para cualquier etiqueta personalizada, sin tener que entrenar el modelo.
Conclusión
Los modelos de entrenamiento de IA zero-shot y few-shot permiten a las empresas implementar la IA en sus operaciones de forma rápida y rentable. Symanto Brain es una solución sin código con la que podrás crear modelos de análisis de texto de IA personalizados con pocos o ningún dato de entrenamiento, por lo que es una opción excelente para empresas de todos los tamaños. Con unos pocos clics, podrás disponer de un modelo de inteligencia artificial totalmente personalizable que te ayudará a obtener una visión más amplia de los datos de tus clientes, a automatizar los procesos y mucho más.
Comienza a utilizar Symanto Brain
Simplifica el proceso de implementación de IA en tu negocio y comienza a utilizar Symanto Brain hoy mismo. Compruébalo personalmente con nuestra versión de prueba gratuita. También puedes contactar con nosotros para obtener más información y empezar a tener una visión más amplia de los datos de tus clientes.
