El entrenamiento de agentes de inteligencia artificial implica enseñarles a reconocer patrones, tomar decisiones y mejorar con el tiempo. La mayoría de los enfoques de aprendizaje se dividen en una de estas tres categorías:
- Aprendizaje supervisado: los agentes se entrenan en ejemplos etiquetados, como facturas marcadas como aprobadas o marcadas.
- Aprendizaje no supervisado: los agentes identifican patrones en datos sin etiquetar, como agrupar comportamientos de clientes similares.
- Aprendizaje de refuerzo: los agentes aprenden por prueba y error y reciben comentarios sobre las acciones realizadas en entornos dinámicos.
La entrada humana es esencial, no solo para guiar el proceso de entrenamiento, sino también para garantizar que los resultados sean útiles y justos. La calidad de los datos usados para entrenar agentes de inteligencia artificial afecta directamente al rendimiento, especialmente en entornos empresariales complejos.
La obtención de esos resultados comienza con las herramientas adecuadas. Cuando tiene una manera confiable de entrenar, evaluar y escalar los modelos, es más fácil crear agentes de inteligencia artificial que funcionen bien y se alineen con sus objetivos.
Use
Microsoft Azure IA para entrenar, implementar y administrar agentes de inteligencia artificial, en una plataforma basada en la integridad, la transparencia y la seguridad de los datos. Reúne herramientas para el entrenamiento, la evaluación y la implementación de modelos, junto con servicios creados previamente para la visión, la voz y el lenguaje, con el fin de admitir un desarrollo de inteligencia artificial responsable y eficaz a escala.
