2. Tipos de modelos y cómo se entrenan
Cómo aprenden los modelos de IA a partir de datos y cuáles son los tipos más comunes.
Entrenar un modelo de IA es similar a enseñarle a alguien a reconocer frutas mostrándole miles de fotos: el sistema aprende patrones a partir de ejemplos. Existen diferentes tipos de modelos según cómo aprenden: los modelos supervisados reciben datos etiquetados (como fotos con nombres), los no supervisados encuentran patrones por sí solos, y los modelos generativos pueden crear contenido nuevo como texto, imágenes o música. Entender estas diferencias te ayudará a comprender por qué algunos modelos son mejores para ciertas tareas que otros.
¿Qué aprenderás en este módulo?
- Qué significa entrenar un modelo con datos.
- Diferencias básicas entre modelos predictivos y generativos.
- Por qué la calidad de los datos es tan importante.