Com fer un model d'IA

Com crear un model d'IA. Explicació completa dels passos.

Crear un model d'IA sona dramàtic, com un científic en una pel·lícula murmurant sobre singularitats, fins que realment ho fas una vegada. Aleshores t'adones que és meitat feina de neteja de dades, meitat fontaneria complicada i estranyament addictiu. Aquesta guia explica com crear un model d'IA de principi a fi: preparació de dades, entrenament, proves, desplegament i, sí, les comprovacions de seguretat avorrides però vitals. Anirem a un to informal, profund en els detalls i mantindrem els emojis a la barreja, perquè, sincerament, per què l'escriptura tècnica hauria de semblar com presentar la declaració de la renda?

Articles que potser t'agradaria llegir després d'aquest:

🔗 Què és l'arbitratge d'IA: la veritat darrere de la paraula de moda
Explica l'arbitratge de la IA, els seus riscos, oportunitats i implicacions en el món real.

🔗 Què és un entrenador d'IA?
Cobreix el rol, les habilitats i les responsabilitats d'un formador d'IA.

🔗 Què és la IA simbòlica: tot el que cal saber
Desglossa els conceptes, la història i les aplicacions pràctiques de la IA simbòlica.

Què fa que un model d'IA sigui bàsic: conceptes bàsics ✅

Un model "bon" no és aquell que simplement aconsegueix una precisió del 99% al teu quadern de desenvolupament i després et posa en vergonya en producció. És aquell que és:

  • Ben emmarcat → el problema és nítid, les entrades/sortides són òbvies, hi ha acord sobre la mètrica.

  • Dades honestes → el conjunt de dades realment reflecteix el món real desordenat, no una versió filtrada del somni. Distribució coneguda, fuites segellades, etiquetes rastrejables.

  • Robust → el model no es col·lapsa si l'ordre d'una columna s'inverteix o les entrades es desvien lleugerament.

  • Avaluat amb sentit comú → mètriques alineades amb la realitat, no amb la vanitat de la taula de classificació. L'AUC de ROC té bona pinta, però de vegades el que importa a l'empresa és F1 o la calibració.

  • Implementable → temps d'inferència predictible, recursos sensats, monitorització posterior al desplegament inclosa.

  • Responsable → proves d'equitat, interpretabilitat, barreres de seguretat per a un mal ús [1].

Fes-les i ja has arribat gairebé al final. La resta és només iteració... i una mica d'"intuïció". 🙂

Mini història de guerra: en un model de frau, en general, la F1 tenia un aspecte brillant. Després vam dividir per geografia + "carta present vs. no". Sorpresa: els falsos negatius van augmentar en un segment. La lliçó va quedar gravada: segmentar aviat, segmentar sovint.

Inici ràpid: el camí més curt per crear un model d'IA ⏱️

  1. Definir la tasca : classificació, regressió, rànquing, etiquetatge de seqüències, generació, recomanació.

  2. Reunir dades : recopilar, desduplicar, dividir correctament (temps/entitat), documentar-les [1].

  3. Línia base : començar sempre a poc a poc - regressió logística, arbre petit [3].

  4. Trieu una família de models : tabular → augment de gradient; text → transformador petit; visió → CNN o xarxa troncal preentrenada [3][5].

  5. Bucle d'entrenament : optimitzador + aturada anticipada; seguiment tant de pèrdues com de validació [4].

  6. Avaluació : validació creuada, anàlisi d'errors, prova sota torn.

  7. Paquet : desar pesos, preprocessadors, contenidor API [2].

  8. Monitor : deriva del rellotge, latència, decadència de la precisió [2].

Sobre el paper sembla elegant. A la pràctica, és un desastre. I això està bé.

Taula comparativa: eines per a com crear un model d'IA 🛠️

Eina / Biblioteca Ideal per a Preu Per què funciona (notes)
scikit-learn Tabular, línies de base Gratuït - OSS API neta, experiments ràpids; encara guanya els clàssics [3].
PyTorch Aprenentatge profund Gratuït - OSS Comunitat dinàmica, llegible i enorme [4].
TensorFlow + Keras Llicència de producció Gratuït - OSS Compatible amb Keras; TF Serving facilita la implementació.
JAX + Lli Recerca + velocitat Gratuït - OSS Autodiff + XLA = augment de rendiment.
Transformadors de cares abraçades PNL, CV, àudio Gratuït - OSS Models preentrenats + canonades... petó del xef [5].
XGBoost/LightGBM Dominació tabular Gratuït - OSS Sovint supera DL en conjunts de dades modestos.
IA ràpida DL amistós Gratuït - OSS Impagaments d'alt nivell i indulgents.
Cloud AutoML (diversos) Sense codi/codi baix $ basat en l'ús Arrossegar, deixar anar, desplegar; sorprenentment sòlid.
Temps d'execució d'ONNX Velocitat d'inferència Gratuït - OSS Servei optimitzat, respectuós amb les vores.

Documents que aniràs reobrint: scikit-learn [3], PyTorch [4], Hugging Face [5].

Pas 1: Planteja el problema com un científic, no com un heroi 🎯

Abans d'escriure codi, digueu això en veu alta: Quina decisió informarà aquest model? Si això és difús, el conjunt de dades serà pitjor.

  • Objectiu de predicció → columna única, definició única. Exemple: rotació en 30 dies?

  • Granularitat → per usuari, per sessió, per element: no barregeu. El risc de fuites es dispara.

  • Restriccions → latència, memòria, privadesa, perifèria vs servidor.

  • Mètrica d'èxit → una primària + un parell de guàrdies. Classes desequilibrades? Utilitzeu AUPRC + F1. Regressió? MAE pot superar RMSE quan les medianes importen.

Consell de la batalla: escriviu aquestes restriccions + mètrica a la primera pàgina del README. Desa els arguments futurs quan el rendiment i la latència xoquin.

Pas 2: Recopilació de dades, neteja i divisions que realment aguanten 🧹📦

Les dades són el model. Ja ho sabeu. Tot i això, els inconvenients:

  • Procedència → d'on prové, qui és el propietari, sota quina política [1].

  • Etiquetes → directrius estrictes, comprovacions entre anotadors, auditories.

  • Deduplicació → els duplicats enganyosos inflen les mètriques.

  • Les divisions → aleatòries no sempre són correctes. Utilitzeu la funció basada en el temps per a la previsió, la funció basada en l'entitat per evitar fuites d'usuaris.

  • Fuita → no es pot veure el futur durant l'entrenament.

  • Documents targeta de dades ràpida amb esquema, col·lecció i biaixos [1].

Ritual: visualitzar la distribució objectiu + les característiques principals. També cal esperar una prova sense contacte

Pas 3 - Primer les línies de referència: el model humil que estalvia mesos 🧪

Les línies de base no són glamuroses, però fonamenten les expectatives.

  • Tabular → scikit-learn LogisticRegression o RandomForest, després XGBoost/LightGBM [3].

  • Text → TF-IDF + classificador lineal. Comprovació de seguretat abans dels transformadors.

  • Visió → CNN diminuta o xarxa troncal preentrenada, capes congelades.

Si la teva xarxa profunda amb prou feines supera la línia de base, respira. De vegades el senyal simplement no és fort.

Pas 4: Trieu un mètode de modelització que s'adapti a les dades 🍱

Tabular

Primer l'augment de gradient: brutalment efectiu. L'enginyeria de característiques (interaccions, codificacions) encara importa.

Text

Transformadors preentrenats amb ajustament fi lleuger. Model destil·lat si la latència importa [5]. Els tokenitzadors també importen. Per a victòries ràpides: canonades HF.

Imatges

Comença amb una xarxa troncal preentrenada + ajusta el capçal. Augmenta de manera realista (inversions, retalls, fluctuacions). Per a dades petites, sondes de pocs cops o lineals.

Sèries temporals

Línies de referència: característiques de retard, mitjanes mòbils. ARIMA de la vella escola vs. arbres potenciats moderns. Respecteu sempre l'ordre temporal en la validació.

Regla general: un model petit i estable > un monstre sobreajustat.

Pas 5 - Bucle d'entrenament, però sense complicar-ho massa 🔁

Tot el que necessites: carregador de dades, model, pèrdua, optimitzador, planificador, registre. Fet.

  • Optimitzadors : Adam o SGD amb momentum. No ho ajusteu massa.

  • Mida del lot : maximitza la memòria del dispositiu sense problemes.

  • Regularització : abandonament, pèrdua de pes, aturada anticipada.

  • Precisió mixta : gran augment de velocitat; els marcs de treball moderns ho faciliten [4].

  • Reproductibilitat : llavors preparades. Encara es mouran. Això és normal.

Vegeu els tutorials de PyTorch per a patrons canònics [4].

Pas 6: Avaluació que reflecteixi la realitat, no els punts de la classificació 🧭

Comproveu les porcions, no només les mitjanes:

  • Calibratge → les probabilitats haurien de significar alguna cosa. Els diagrames de fiabilitat ajuden.

  • Confusió → corbes llindar, compensacions visibles.

  • Grups d'errors → dividits per regió, dispositiu, idioma, hora. Detecta punts febles.

  • Robustesa → prova sota canvis, pertorbacions d'entrades.

  • Human-in-loop → si la gent l'utilitza, prova la usabilitat.

Anècdota ràpida: una disminució de la recuperació va ser deguda a una discrepància de normalització Unicode entre entrenament i producció. Cost? 4 punts complets.

Pas 7: Empaquetar, servir i fer MLOps sense esquinçar 🚚

Aquí és on els projectes sovint ensopeguen.

  • Artefactes : pesos del model, preprocessadors, hash de commit.

  • Env : versions amb pins, contenidorització Lean.

  • Interfície : REST/gRPC amb /health + /predict .

  • Latència/rendiment : sol·licituds per lots, models d'escalfament.

  • Maquinari : CPU correcta per als clàssics; GPU per a la DL. ONNX Runtime augmenta la velocitat/portabilitat.

Per a tot el procés (CI/CD/CT, monitorització, reversió), la documentació de MLOps de Google és sòlida [2].

Pas 8: Monitorització, deriva i reentrenament sense pànic 📈🧭

Els models decauen. Els usuaris evolucionen. Les pipelines de dades es comporten malament.

  • Comprovació de dades : esquema, rangs, valors nuls.

  • Prediccions : distribucions, mètriques de deriva, valors atípics.

  • Rendiment : un cop arriben les etiquetes, calcula les mètriques.

  • Alertes : latència, errors, deriva.

  • Reentrenar la cadència : basada en disparadors > basada en calendari.

Documenteu el bucle. Una wiki supera la "memòria tribal". Vegeu els manuals de Google CT [2].

IA responsable: justícia, privadesa, interpretabilitat 🧩🧠

Si les persones es veuen afectades, la responsabilitat no és opcional.

  • Proves d'equitat → avaluar entre grups sensibles, mitigar si hi ha llacunes [1].

  • Interpretabilitat → SHAP per a tabular, atribució per a profund. Manejar amb cura.

  • Privacitat/seguretat → minimitzar la PII, anonimitzar, bloquejar funcions.

  • Política → escriu els usos previstos i prohibits. Estalvia problemes més endavant [1].

Un mini tutorial ràpid 🧑🍳

Diguem que estem classificant les ressenyes: positives vs negatives.

  1. Dades → recopilar ressenyes, deduplicar, dividir per temps [1].

  2. Línia base → TF-IDF + regressió logística (scikit-learn) [3].

  3. Actualització → petit transformador preentrenat amb Hugging Face [5].

  4. Tren → poques èpoques, parada anticipada, via F1 [4].

  5. Avaluació → matriu de confusió, precisió@recuperació, calibratge.

  6. Paquet → tokenizer + model, contenidor FastAPI [2].

  7. Monitor → observa la desviació entre categories [2].

  8. Ajustos responsables → filtreu la informació personal identificable, respecteu les dades sensibles [1].

Latència baixa? Destil·la el model o exporta-lo a ONNX.

Errors comuns que fan que les models semblin enginyoses però actuïn com a ximples 🙃

  • Característiques amb fuites (dades posteriors a l'esdeveniment al tren).

  • Mètrica incorrecta (AUC quan l'equip es preocupa per la recuperació).

  • Conjunt de vals minúsculs ("avenços" sorollosos).

  • Desequilibri de classe ignorat.

  • Preprocessament incorrecte (entrenament vs. servei).

  • Personalització excessiva massa aviat.

  • Oblidant les restriccions (model gegant en una aplicació mòbil).

Trucs d'optimització 🔧

  • Afegiu dades més intel·ligents

  • Regularitzar més difícil: abandonament, models més petits.

  • Programacions de velocitat d'aprenentatge (cosinus/pas).

  • Escombrats per lots: més gran no sempre és millor.

  • Precisió mixta + vectorització per a la velocitat [4].

  • Quantització, poda a models prims.

  • Incrustacions de memòria cau/operacions pesades de precàlcul.

Etiquetatge de dades que no implosiona 🏷️

  • Directrius: detallades, amb casos límit.

  • Formació d'etiquetadors: tasques de calibratge, comprovació de concordança.

  • Qualitat: conjunts d'or, comprovacions puntuals.

  • Eines: conjunts de dades versionats, esquemes exportables.

  • Ètica: salari just, aprovisionament responsable. Punt final [1].

Patrons de desplegament 🚀

  • Puntuació per lots → treballs nocturns, magatzem.

  • Microservicis en temps real → API de sincronització, afegir memòria cau.

  • Streaming → basat en esdeveniments, p. ex., frau.

  • Edge → comprimir, provar dispositius, ONNX/TensorRT.

Mantingueu un runbook: passos de reversió, restauració d'artefactes [2].

Recursos que valen la pena el teu temps 📚

  • Conceptes bàsics: Guia de l'usuari de scikit-learn [3]

  • Patrons DL: Tutorials de PyTorch [4]

  • Transferència d'aprenentatge: Inici ràpid de Hugging Face [5]

  • Governança/risc: NIST AI RMF [1]

  • MLOps: Manuals de Google Cloud [2]

Curiositats de preguntes freqüents 💡

  • Necessites una GPU? No per a tabular. Per a DL, sí (el lloguer al núvol funciona).

  • Prou dades? Més dades són bones fins que les etiquetes es tornin sorolloses. Comença a poc a poc, itera.

  • Elecció de mètrica? La decisió que coincideixi costa. Escriu la matriu.

  • Saltar-se la línia de base? Pots... de la mateixa manera que et pots saltar l'esmorzar i penedir-te'n.

  • AutoML? Ideal per a l'arrencada. Encara fas les teves pròpies auditories [2].

La veritat una mica complicada 🎬

Com fer un model d'IA té menys a veure amb les matemàtiques exòtiques i més amb l'art: enquadrament nítid, dades netes, comprovacions de seguretat basals, avaluació sòlida, iteració repetible. Afegiu responsabilitat perquè el "tu" del futur no netegi els embolics evitables [1][2].

La veritat és que la versió "avorrida", ajustada i metòdica, sovint supera la model cridanera feta a corre-cuita divendres a les 2 del matí. I si el primer intent et sembla maldestre? Això és normal. Les models són com ferments de massa mare: alimenten, observen, de vegades recomencen. 🥖🤷

TL;DR

  • Problema de marc + mètrica; eliminar fuites.

  • Primer la línia de base; les eines senzilles són genials.

  • Els models preentrenats ajuden: no els veneris.

  • Avaluar entre llesques; calibrar.

  • Conceptes bàsics de MLOps: control de versions, monitorització, reversions.

  • IA responsable integrada, no fixada.

  • Itera, somriu: has creat un model d'IA. 😄

Referències

  1. NIST — Marc de gestió de riscos d'intel·ligència artificial (AI RMF 1.0) . Enllaç

  2. Google Cloud — MLOps: Lliurament continu i canalitzacions d'automatització en l'aprenentatge automàtic . Enllaç

  3. scikit-learn — Guia de l'usuari . Enllaç

  4. PyTorch — Tutorials oficials . Enllaç

  5. Cara abraçada — Inici ràpid de Transformers . Enllaç

Troba la darrera versió d'IA a la botiga oficial d'assistents d'IA

Sobre nosaltres

Torna al bloc