26 de febrero de 2025
Acompáñenos en este análisis de por qué el mantenimiento de los modelos es crucial para detectar su desviación, mantener su precisión y optimizar su rendimiento a lo largo del tiempo.
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Cuando se implanta por primera vez un modelo de visión por ordenador bien probado, puede parecer que funciona a la perfección. Un coche autoconducido puede circular sin problemas por las carreteras, o una cámara de seguridad puede contar con precisión el número de personas que entran en un edificio.
Sin embargo, con el tiempo, el rendimiento del modelo puede empezar a disminuir. El vehículo autónomo podría vacilar en giros que antes realizaba sin esfuerzo, y quizá la precisión de la cámara de seguridad empiece a disminuir. En estos casos, el modelo Vision AI en sí no ha cambiado, pero sí lo ha hecho el entorno que lo rodea.
Las condiciones del mundo real cambian constantemente. Incluso los modelos avanzados de visión por ordenador, como Ultralytics YOLO11, diseñados para tareas complejas de visión por ordenador, pueden tener dificultades si no se actualizan, lo que provoca problemas de fiabilidad. Más datos o la búsqueda de mejores arquitecturas de modelos no siempre son la solución. La clave está en detectar a tiempo las caídas de rendimiento y entender por qué se producen. La supervisión y las actualizaciones periódicas mantienen las soluciones de visión por ordenador optimizadas y eficaces.
En este artículo, exploraremos por qué es esencial el mantenimiento de los modelos de Vision AI, los retos a los que se enfrentan los modelos con el paso del tiempo y las mejores formas de mantenerlos precisos y fiables.
El rendimiento de los modelos de visión por ordenador no sólo depende de lo bien que estén entrenados. Estos modelos interactúan con un mundo dinámico, y los cambios externos pueden causar caídas de rendimiento, incluso sin ningún fallo técnico.
Una razón crucial para el declive de los modelos es la deriva de los datos, que se produce cuando el tipo de datos que recibe un modelo cambia con el tiempo. Si un modelo se entrena con un conjunto de datos pero empieza a recibir datos diferentes, puede que no reconozca los nuevos patrones y haga predicciones erróneas.
Otros problemas son el desvío de características, cuando la importancia de determinadas características de entrada cambia con el tiempo, y el desvío de modelos, cuando el rendimiento de un modelo disminuye incluso cuando los datos parecen no haber cambiado. Al cambiar los patrones, el modelo puede malinterpretar la información, con el consiguiente aumento de los errores.
Una solución sencilla a estas preocupaciones es la supervisión periódica y las actualizaciones oportunas. Al igual que un coche necesita revisiones, los modelos de IA requieren mantenimiento para seguir siendo fiables. Con un mantenimiento adecuado, siguen ofreciendo resultados precisos y adaptándose a los cambios del mundo real.
Repasemos los elementos clave necesarios para mantener los modelos de IA de visión y garantizar su fiabilidad a largo plazo. Estos son los componentes esenciales de un mantenimiento eficaz de los modelos.
Poner en marcha un modelo no es más que el principio de un proyecto de visión por ordenador. A medida que cambian los datos, incluso los mejores modelos pueden empezar a fallar. Lo que empieza como un pequeño error puede convertirse en un grave problema. Por eso es esencial supervisar periódicamente los modelos.
Una forma de hacerlo es realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento clave, como la exactitud, la precisión y el tiempo de respuesta. Un descenso repentino de estos parámetros puede indicar que el modelo tiene dificultades con los nuevos datos. Detectar estos cambios en una fase temprana facilita el ajuste del modelo antes de que el rendimiento siga disminuyendo.
Además de estas métricas, se pueden comprobar los datos que procesa el modelo. Factores como la iluminación o la calidad de la imagen pueden afectar al rendimiento del modelo. Las alertas automatizadas pueden ayudar a los equipos a responder rápidamente cuando algo no funciona como se esperaba.
Los modelos de visión por ordenador funcionan mejor cuando procesan datos similares a aquellos con los que fueron entrenados. Sin embargo, con el tiempo, los detalles de los objetos cambian, lo que dificulta su detección. Estos pequeños cambios pueden parecer inofensivos al principio, pero pueden afectar gradualmente a la precisión.
Aunque los datos parezcan similares, el modelo puede empezar a cometer errores. Esto se debe a que no ha sido entrenado para estas nuevas variaciones. La detección de la desviación del modelo de IA ayuda a detectar estos problemas.
Técnicas como la prueba de Kolmogorov-Smirnov (K-S) (un método estadístico que compara dos conjuntos de datos para determinar si proceden de la misma distribución) y el Índice de Estabilidad de la Población (PSI) (una métrica que cuantifica los cambios en las distribuciones de datos a lo largo del tiempo) pueden utilizarse para rastrear cambios en los datos de entrada, señalando cuando el modelo se encuentra con patrones desconocidos.
La supervisión periódica con este tipo de herramientas permite que los modelos sigan siendo precisos, se adapten a la evolución de las condiciones del mundo real y sigan haciendo predicciones fiables.
Una vez identificada la desviación de los datos, es importante tomar medidas. Los pequeños ajustes pueden funcionar durante un tiempo, pero en algún momento será necesario volver a entrenar el modelo. Elegir la estrategia de reentrenamiento de IA adecuada puede ayudar mucho a que un modelo se adapte eficazmente a los nuevos datos.
Para los cambios graduales, el aprendizaje incremental es un gran enfoque. El modelo aprende de los nuevos datos al tiempo que conserva los conocimientos anteriores, lo que hace que las actualizaciones sean más rápidas y eficaces. De este modo, mejora sin partir de cero.
Cuando los datos cambian drásticamente, es necesario volver a entrenar el modelo por completo. El nuevo modelo puede reconstruirse para equilibrar los patrones antiguos y nuevos, evitando el sesgo hacia las tendencias recientes. Tras la actualización, hay que probarlo para comprobar que se ha recuperado la caída en el rendimiento del modelo.
Se puede pensar en el mantenimiento de modelos como un chequeo médico para la IA. Al igual que un hospital necesita las herramientas adecuadas para controlar las constantes vitales, diagnosticar problemas a tiempo y mantener a los pacientes sanos, las herramientas de mantenimiento de modelos pueden realizar un seguimiento del rendimiento de la IA, detectar problemas antes de que se agraven y garantizar que los modelos funcionen sin problemas.
He aquí algunos ejemplos de herramientas eficaces para el mantenimiento de modelos:
Curiosamente, Evidently AI puede integrarse con Prometheus y Grafana para configurar paneles de control de supervisión en directo, proporcionando información continua sobre el rendimiento del modelo.
Veamos un ejemplo para entender cómo puede poner en marcha un plan de mantenimiento modélico.
Imaginemos un sistema de inteligencia artificial que analiza resonancias magnéticas para detectar tumores. Al principio funciona bien, pero a medida que los hospitales actualizan sus escáneres y mejoran las técnicas de imagen, el modelo puede tener problemas para seguir el ritmo.
Para mantenerlo preciso y fiable, he aquí algunos pasos ideales que debe incluir en su plan de mantenimiento del modelo:
Los modelos de visión artificial impulsan soluciones en muchos sectores en los que las condiciones evolucionan constantemente. Echemos un vistazo a algunas aplicaciones clave en las que el mantenimiento continuo del modelo es vital.
Las industrias manufactureras están adoptando la visión por ordenador para detectar defectos y mejorar el control de calidad. Por ejemplo, modelos como Ultralytics YOLO11 pueden detectar objetos para detectar desalineaciones, juntas defectuosas o incoherencias. Sin embargo, a medida que evolucionan los procesos de producción y los envases, los modelos pueden tener dificultades para mantener la precisión.
Incluso pequeños ajustes en la producción, como cambios en la iluminación o en los ángulos de la cámara, pueden afectar a la detección. Si estas variaciones pasan desapercibidas, los productos defectuosos pueden pasar el control de calidad. La supervisión rutinaria de los modelos ayuda a detectar estas incoherencias.
Al actualizar los modelos con nuevos datos de entrenamiento, pueden seguir reconociendo los defectos con precisión. El reentrenamiento refuerza las inspecciones de alta calidad, mientras que las alertas automatizadas permiten a los fabricantes responder rápidamente a posibles problemas.
Los agricultores utilizan la IA en la agricultura para hacer un seguimiento de la salud de los cultivos y detectar cualquier problema cuanto antes. En concreto, YOLO11 puede utilizarse para analizar imágenes de drones y cámaras agrícolas con el fin de identificar plagas, enfermedades y deficiencias de nutrientes antes de que se propaguen.
Sin embargo, las condiciones de cultivo cambian constantemente debido a los cambios de estación, la composición del suelo y las nuevas variedades de cultivos. Si el modelo no se actualiza, puede tener dificultades para diferenciar entre los cambios normales de crecimiento y los problemas reales, lo que conduce a evaluaciones incorrectas.
La actualización periódica del modelo con datos estacionales mejora la precisión. Esto ayuda a los agricultores a obtener información fiable, lo que se traduce en cultivos más sanos, una mejor gestión de los recursos y mayores rendimientos.
Los modelos de visión por ordenador requieren un mantenimiento regular para seguir siendo precisos y eficaces. Supervisar el rendimiento, detectar la desviación de los datos y realizar las actualizaciones oportunas permite evitar errores y adaptar mejor los modelos a los cambios del mundo real.
Un enfoque estructurado de mantenimiento de modelos mejora la eficacia y prolonga la vida útil de una solución de IA de Vision. Con las herramientas adecuadas y evaluaciones rutinarias, puede evitar fallos y mantener sus sistemas de IA funcionando sin problemas.
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