El rol clave de la validación cruzada en IA
Inteligencia ArtificialLa inteligencia artificial (IA) está causando una revolución en diferentes sectores, puesto que permite abordar problemas complejos de una forma totalmente innovadora. Sin embargo, el éxito de un modelo de IA depende en gran medida de su precisión y capacidad de generalización. Para lograrlo, es necesario llevar a cabo un proceso de evaluación y optimización. Se le conoce como validación cruzada, y es una técnica que garantiza que los modelos puedan trabajar bien tanto con datos conocidos como con otros nuevos sin dejar de ser precisos.
En el marketing digital, los datos también se han convertido en imprescindibles para tomar decisiones estratégicas. Por eso, para poder integrarse en este mercado y aplicar las técnicas y herramientas actuales, es necesario tener conocimientos en este ámbito tecnológico. En Inesdi, ofrecemos un Máster en Marketing Digital e Inteligencia Artificial con el que aprenderás todo lo necesario.
¿Qué es la validación cruzada en IA?
La validación cruzada, o cross validation, es una técnica estadística que sirve para evaluar el rendimiento de un modelo de aprendizaje automático. Su objetivo es evitar que este se ajuste demasiado a los datos de entrenamiento, fenómeno conocido como overfitting, y asegurar que será capaz de generalizar correctamente lo aprendido a datos que no ha visto antes.
Para desarrollar un modelo de IA, se suelen separar los datos en dos conjuntos. A esto se le conoce como train test split. El conjunto de entrenamiento o train se usa para ajustar los parámetros del modelo, mientras que el conjunto de prueba o test se encarga de evaluar el rendimiento.
Sin embargo, esta división no siempre es suficiente, en particular cuando hay una cantidad limitada de datos. Con la validación cruzada, se puede usar el mismo conjunto de datos varias veces. Es decir, que el mismo grupo podrá ser parte tanto del entrenamiento como de la prueba.
¿Para qué sirve y por qué es importante?
La validación cruzada sirve para entrenar a la IA y mejorar la capacidad predictiva de los modelos analíticos. Pero además, se puede hacer una estimación más precisa de su rendimiento real. Cuando se toma una única partición de datos, se corre el riesgo de que esté sesgada o de que no sea representativa. Por lo tanto, conseguimos que el modelo rinda bien en diferentes escenarios y no simplemente en un conjunto específico de datos.
Otra razón por la que es importante es que contribuye a seleccionar el mejor modelo entre varias opciones. Al comparar distintos algoritmos o configuraciones, podemos determinar cuál generaliza mejor los datos y tiene menor error en conjuntos no vistos. Es decir, cuál garantiza la calidad y la fiabilidad del modelo. Su equivalente en el desarrollo de software es el TDD.
Esta característica es esencial cuando se trabaja con datos de alta dimensionalidad. Son, por ejemplo, los que se usan en marketing digital o en los análisis de volúmenes muy grandes de datos de clientes.
Tipos de validación cruzada en IA
Los tipos de validación cruzada en IA se pueden clasificar en dos grandes categorías: métodos exhaustivos y no exhaustivos. Vamos a verlos en detalle.
Métodos exhaustivos
Estos métodos evalúan todas las posibles particiones de los datos. Aunque los resultados minimizan el sesgo, computacionalmente tienen un coste muy elevado, sobre todo en conjuntos de datos grandes. En esta categoría, encontramos los siguientes:
Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)
Este método solo usa un punto de datos como conjunto de prueba, mientras que el resto del conjunto se usa para entrenar la modelo. El proceso se repite tantas veces como puntos de datos haya, y se evalúa cada uno de forma individual como conjunto de prueba.
Leave-P-Out Cross-Validation
Este tipo de validación es una generalización del LOOCV. Aquí, el número de puntos de datos se dejan fuera del conjunto de entrenamiento, para ser utilizados como datos de prueba. El proceso se repite con todas las posibles combinaciones de los puntos de datos.
Métodos no exhaustivos
Los métodos no exhaustivos no evalúan todas las particiones posibles, sino que realizan estimaciones mediante subconjuntos del total de datos. Son más eficientes y se suelen usar en problemas de gran escala.
Train Test Split
Como ya vimos, es el método más básico y común, y en el que los datos se dividen en dos subconjuntos: entrenamiento y prueba. Un porcentaje de los datos, generalmente el 70-80%, se reserva para el entrenamiento del modelo, mientras que el restante se usa para evaluar su rendimiento.
K-folds Cross Validation
El método K-Folds es uno de los más populares en la validación cruzada. Divide los datos en K subconjuntos o folds, que son el número de divisiones o particiones en las que se divide el conjunto de datos. El modelo se entrena en K-1 subconjuntos y se prueba en el fold restante. Este proceso se repite tantas veces como divisiones haya, y el rendimiento final se calcula como el promedio de los rendimientos de cada iteración.
La ventaja de este método es que todos los datos se utilizan tanto para entrenamiento como para prueba. Por tanto, la evaluación es más precisa y se evita el problema del sesgo. Los valores comunes de K son 5 o 10, aunque pueden variar en función del conjunto de datos.
Stratified K-Folds Cross-Validation
Es una variante del K-Folds, que mantiene la proporción de clases en cada fold. Garantiza que haya consistencia en la distribución de las clases entre los subconjuntos de entrenamiento y prueba. Su utilidad la encontramos en los conjuntos de datos desequilibrados, donde algunas clases son mucho más frecuentes que otras.
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Aprender a trabajar con datos en el marco de la Inteligencia Artificial es necesario para poder adaptarse a las necesidades actuales del mercado. Si bien la validación cruzada es un concepto bastante técnico, puedes aprender herramientas generales y las aplicaciones de la IA en el marketing digital con nuestro máster.
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