Entrenar un modelo de inteligencia artificial va mucho más allá de ejecutar un algoritmo. Antes de que un modelo pueda aprender, es necesario realizar un proceso previo de preparación y análisis de los datos que será determinante para la calidad de los resultados obtenidos. Precisamente en esta fase ha estado trabajando el alumnado del Curso de Especialización en Inteligencia Artificial y Big Data, colaborando activamente en el desarrollo del Proyecto LARA.
Durante esta actividad, los estudiantes se han adentrado en una de las tareas más importantes dentro de cualquier proyecto de IA: la preparación del dataset que servirá para entrenar los modelos de reconocimiento de voz del proyecto. El objetivo era conocer de primera mano cómo se lleva a cabo un proceso de fine-tuning, es decir, la adaptación de un modelo de inteligencia artificial ya existente para especializarlo en una tarea muy concreta.
Antes de iniciar el entrenamiento, el alumnado analizó miles de registros de audio, revisando la información asociada a cada grabación, filtrando los datos y comprobando su calidad. Este proceso permitió descubrir una realidad muy habitual en los proyectos de ciencia de datos: la existencia de datos sucios.
Entre las grabaciones aparecieron numerosos audios que correspondían a pruebas realizadas por los propios usuarios durante el uso de la aplicación, registros incompletos, grabaciones repetidas o muestras que no reunían la calidad necesaria para formar parte del conjunto de entrenamiento. Estas situaciones pusieron de manifiesto que la calidad de un modelo de inteligencia artificial depende, en gran medida, de la calidad de los datos con los que aprende.
Esta experiencia llevó al alumnado a reflexionar sobre la importancia de definir protocolos rigurosos para la captura de información desde el primer momento. Unas instrucciones claras para la realización de las grabaciones, junto con un proceso de validación y supervisión de cada muestra, permiten disponer de un dataset limpio y preparado para el entrenamiento. De lo contrario, una parte muy importante del tiempo de desarrollo termina dedicándose a tareas de limpieza, clasificación y depuración de datos, retrasando el avance del proyecto.
Una vez comprendida la importancia de esta fase, los estudiantes comenzaron a preparar el conjunto de datos que permitirá realizar el fine-tuning del modelo de reconocimiento de voz de LARA. Este proceso consiste en reutilizar un modelo previamente entrenado y ajustarlo con datos específicos del proyecto para mejorar su precisión en el reconocimiento de las voces de las personas usuarias de la aplicación.
Para llevar a cabo estas tareas, el alumnado ha trabajado con el nuevo equipo de procesamiento adquirido para el Proyecto LARA, un ordenador de altas prestaciones equipado con una potente tarjeta gráfica dedicada (GPU), imprescindible para acelerar el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Antes de comenzar, también fue necesario preparar todo el entorno de trabajo, instalando y configurando las herramientas necesarias para aprovechar al máximo la capacidad de procesamiento del equipo.
Con esta actividad, el alumnado ha podido comprobar que el éxito de un proyecto de inteligencia artificial no depende únicamente de los modelos utilizados, sino también del trabajo previo de preparación, organización y validación de los datos. Una experiencia que les acerca a la realidad del desarrollo profesional y les permite participar de forma directa en la evolución del Proyecto LARA.
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