¿Qué es la Inferencia de IA?

¿Qué significa la inferencia de IA?

La inferencia de IA utiliza un modelo de IA entrenado para hacer predicciones o tomar decisiones.  En primer lugar, un modelo de IA se alimenta de un gran conjunto de datos de información, que puede incluir cualquier cosa, desde imágenes y texto hasta lecturas de audio y sensores.

El modelo analiza estos datos, aprendiendo a identificar sus patrones y relaciones. Esta etapa de aprendizaje se denomina entrenamiento. Una vez entrenado, el modelo se puede presentar con nuevos datos invisibles.

En función de los patrones que aprendió durante la capacitación, el modelo puede hacer predicciones o tomar decisiones sobre estos nuevos datos. Por ejemplo, un modelo entrenado en un conjunto masivo de datos de texto puede entonces generar texto similar al humano cuando se le da un mensaje.

Es posible que no siempre "vea" directamente la inferencia de IA. En cambio, a menudo lo experimentas a través de aplicaciones como aplicaciones web, API o chatbots. Estas interfaces proporcionan una manera fácil de interactuar con el modelo de IA, mientras que el proceso de inferencia real ocurre detrás de escena.

El proceso de inferencia

El proceso de inferencia de IA generalmente implica algunos pasos clave:

• Entrada : El modelo de IA entrenada incorpora nuevos datos. Estos datos pueden ser una imagen, una frase, un clip de sonido o cualquier otra información que el modelo esté diseñado para manejar.
   
• Procesamiento El modelo analiza los datos de entrada basándose en los patrones que aprendió durante su fase de entrenamiento. Puede comparar la entrada con ejemplos conocidos, extraer características relevantes o aplicar cálculos matemáticos complejos.
   
• Deberá obtener un resultado similar al que se incluye a continuación: A partir de su análisis, el modelo genera una predicción, clasificación o decisión. Puede ser cualquier cosa, desde identificar un objeto en una imagen hasta traducir una frase o predecir la probabilidad de un evento.

Por ejemplo, un modelo de IA entrenado para detectar transacciones fraudulentas de tarjetas de crédito podría tomar los detalles de la transacción (cantidad, ubicación, tiempo, etc.) como entrada, analizar estos detalles en busca de patrones sospechosos y luego generar una predicción: "fraudulenta" o "no fraudulenta".

Esencialmente, la inferencia de IA es poner en acción el conocimiento de un modelo de IA, lo que le permite resolver problemas del mundo real y tomar decisiones inteligentes.

Modelos de Machine Learning

La inferencia de IA se basa en gran medida en los modelos de aprendizaje automático, algoritmos que permiten a las computadoras aprender de los datos sin programación explícita. Estos modelos son los "cerebros" detrás de los sistemas de IA, lo que les permite reconocer patrones, hacer predicciones y realizar tareas complejas.

Modelos de formación

Antes de que un modelo de inteligencia artificial pueda inferir, necesita ser entrenado. Esto implica alimentar al modelo con una gran cantidad de datos y permitirle aprender los patrones y relaciones subyacentes. Piense en ello como si estuviera estudiando para un examen: cuanto más estudie (o, cuantos más datos esté capacitado el modelo), mejor se desempeñará en la prueba (o, cuanto más precisas sean las predicciones del modelo).

Durante el entrenamiento, el modelo ajusta sus parámetros internos para minimizar los errores y mejorar la precisión. Este proceso suele implicar complejas técnicas de optimización matemática y puede requerir un tiempo y recursos computacionales considerables, especialmente para modelos grandes y complejos.

No siempre hay que empezar de cero. Muchos modelos poderosos ya entrenados están disponibles, a menudo a través de plataformas de código abierto. Estos modelos ya han sido entrenados en datasets masivos y pueden ser ajustados para tareas específicas o implementados directamente para inferencia - a través de OVHcloud AI Deploy, por ejemplo .

Tipos de aprendizaje

Los modelos de aprendizaje automático se pueden entrenar utilizando diferentes enfoques, cada uno adecuado para diferentes tipos de tareas y datos:

• El aprendizaje supervisado implica entrenar un modelo en datos etiquetados, donde cada punto de datos está asociado con una salida o etiqueta conocida. Por ejemplo, un modelo entrenado para reconocer gatos en imágenes sería alimentado con imágenes etiquetadas como "gato" o "no gato". El modelo aprende a asignar entradas a salidas basadas en estos datos etiquetados.
   
• Aprendizaje sin supervisión Esto implica entrenar a un modelo en datos sin etiquetar para que descubra estructuras o patrones ocultos. Por ejemplo, un modelo podría agrupar a los clientes en diferentes segmentos en función de su comportamiento de compra.
   
• Aprendizaje de refuerzo: Esto implica entrenar a un modelo a través de la prueba y el error, donde aprende a tomar acciones en un entorno para maximizar una recompensa. Por ejemplo, un modelo que controla a un robot podría aprender a navegar por un laberinto recibiendo recompensas por alcanzar la meta y penalizaciones por golpear obstáculos.

La elección del enfoque de aprendizaje depende de la aplicación específica y de los datos disponibles para sus soluciones de IA . Cada tipo de aprendizaje tiene sus fortalezas y debilidades, y los investigadores están constantemente desarrollando nuevas y mejores técnicas.

Tenga en cuenta que, al igual que el entrenamiento, la inferencia de IA requiere potencia de cálculo. La complejidad del modelo, el tamaño de los datos de entrada y la velocidad de inferencia deseada influyen en los recursos computacionales necesarios. Aunque las GPU suelen ser preferidas por sus capacidades de procesamiento en paralelo, también se pueden utilizar las CPU, especialmente para tareas menos exigentes.

Si bien los modelos tradicionales de aprendizaje automático han existido durante décadas, los avances recientes en el aprendizaje profundo han ampliado significativamente las capacidades de la IA. Los modelos de aprendizaje profundo se inspiran en la estructura y la función del cerebro humano, utilizando una red neuronal artificial con múltiples capas para procesar la información jerárquicamente.

Esto les permite aprender patrones y representaciones complejos a partir de grandes cantidades de datos, lo que conduce a avances en varias aplicaciones de IA.

El impacto de la IA, especialmente el aprendizaje profundo , es evidente en numerosas industrias y aplicaciones. En la atención médica, la IA se utiliza para diagnosticar enfermedades con mayor precisión, desarrollar nuevos medicamentos y tratamientos, personalizar planes de tratamiento para pacientes individuales y mejorar la atención general del paciente.

Procesamiento de Datos para Inferencia

Si bien la capacitación de un modelo de IA es crucial, el procesamiento eficiente de datos es esencial para una inferencia exitosa de IA.  Esto implica preparar y transformar los datos de entrada en un formato que el modelo pueda comprender y utilizar para generar predicciones precisas y oportunas.

Inferencia en tiempo real

Muchas aplicaciones de IA requieren inferencia en tiempo real, donde el modelo necesita procesar datos y generar predicciones de manera instantánea. Esto es especialmente importante en aplicaciones como:

• Vehículos autónomos : Los automóviles autoconducidos dependen de la inferencia en tiempo real para procesar los datos de los sensores (cámaras, lidar, radar) y tomar decisiones en fracciones de segundo para navegar con seguridad. Los retrasos en la inferencia podrían conducir a accidentes.
   
• Detección del fraude  La inferencia en tiempo real es crucial para identificar transacciones fraudulentas a medida que ocurren, evitar pérdidas financieras y proteger a los usuarios.
   
• Operaciones de alta frecuencia : En los mercados financieros, los milisegundos importan. Los modelos de IA deben analizar los datos del mercado y ejecutar operaciones en tiempo real para capitalizar las oportunidades.

Para lograr una inferencia en tiempo real, se necesitan canalizaciones de datos eficientes para manejar el flujo continuo de datos, realizar los pasos necesarios de preprocesamiento (limpieza, formateo, extracción de características) y alimentar los datos procesados al modelo con una latencia mínima.

Modelos De Inferencia Basados En Cloud

El cloud computing se ha vuelto cada vez más importante para la inferencia de IA, especialmente para las aplicaciones que requieren escalabilidad y alta disponibilidad. Las plataformas cloud ofrecen varias ventajas:

• Escalabilidad: Los recursos de la nube se pueden ampliar o reducir fácilmente en función de la demanda, lo que permite que los sistemas de IA manejen cargas de trabajo fluctuantes y acomoden volúmenes de datos crecientes.
   
• Accesibilidad Se puede acceder a los modelos de inferencia basados en la nube desde cualquier lugar con una conexión a Internet, lo que permite la implementación en varios dispositivos y ubicaciones.
   
• Rentabilidad: Las plataformas cloud ofrecen modelos de tarificación «pay-as-you-go», que permiten a los usuarios pagar sólo por los recursos que consumen, lo que puede ser más rentable que mantener una infraestructura local.
   
• Hardware especializado : Los proveedores de cloud ofrecen acceso a hardware especializado como GPU y TPU, que están optimizados para cargas de trabajo de IA y pueden acelerar significativamente la inferencia.

Al aprovechar los modelos de inferencia basados en la nube, las empresas y los desarrolladores pueden implementar y escalar aplicaciones de IA de manera más eficiente, reducir los costos de infraestructura y concentrarse en desarrollar soluciones innovadoras.