Beraz, IA bat eraiki nahi duzu? Mugimendu adimentsua - baina ez dezagun itxuratu lerro zuzen bat dela. Azkenean "ulertzen" duen chatbot baten ametsa duzun ala lege-kontratuak aztertzen edo eskaneatzeak aztertzen dituen zerbait dotoreago baten ametsa duzun, hau da zure plana. Pausoz pauso, lasterbiderik gabe - baina akatsak egiteko (eta konpontzeko) modu ugari.
Honen ondoren irakurri nahi izango dituzun artikuluak:
🔗 Zer da IA kuantikoa? – Fisika, kodea eta kaosa gurutzatzen diren lekua
Konputazio kuantikoaren eta adimen artifizialaren fusio surrealistan murgiltze sakona.
🔗 Zer da inferentzia IA-n? – Dena elkartzen den unea
Arakatu nola aplikatzen duten IA sistemek ikasitakoa benetako emaitzak lortzeko.
🔗 Zer esan nahi du IArako ikuspegi holistiko bat hartzeak?
Ikusi zergatik IA arduratsua ez den kodea bakarrik - testuingurua, etika eta eragina baizik.
1. Zertarako balio du zure adimen artifizialak? 🎯
Kode lerro bakar bat idatzi edo garapen tresna dotore bat ireki aurretik, galdetu zeure buruari: zer egin behar du zehazki IA honek ? Ez termino lausoetan. Pentsatu zehatz, adibidez:
-
«Produktuen iritziak positibo, neutro edo oldarkor gisa sailkatzea nahi dut»
-
«Spotify bezalako musika gomendatu beharko luke, baina hobea - bibrazio gehiago, ausazkotasun algoritmiko gutxiago»
-
«Nire tonuan bezeroen mezu elektronikoei erantzuten dien bot bat behar dut —sarkasmoa barne—.»
Kontuan hartu hau ere: zer da zure proiektuaren “irabazi” bat? Abiadura al da? Zehaztasuna? Muturreko kasuetan fidagarritasuna? Gauza horiek geroago aukeratzen duzun liburutegia baino garrantzitsuagoak dira.
2. Bildu zure datuak benetan esan nahi duzun bezala 📦
IA ona datu-lan aspergarri batekin hasten da - benetan aspergarria. Baina atal hau saltatzen baduzu, zure modelo dotoreak espressoarekin urrezko arrain baten antzera funtzionatuko du. Hona hemen hori saihesteko modua:
-
Nondik datoz zure datuak? Datu-multzo publikoetatik (Kaggle, UCI), APIetatik, foroetatik, bezeroen erregistroetatik?
-
Garbia al dago? Seguruenik ez. Garbitu hala ere: konpondu karaktere arraroak, kendu hondatutako errenkadak, normalizatu behar dena.
-
Orekatuta? Alboratuta? Gehiegi egokitzen ari da gertatzear? Oinarrizko estatistikak exekutatu. Banaketak egiaztatu. Oihartzun ganberak saihestu.
Aholku profesionala: testuarekin ari bazara, estandarizatu kodeketak. Irudiak badira, bateratu bereizmenak. Kalkulu-orriak badira... prestatu zaitez.
3. Zer nolako IA eraikitzen ari gara hemen? 🧠
Sailkatu, sortu, aurreikusi edo esploratu nahian zabiltza? Helburu bakoitzak tresna multzo desberdin batzuetara bultzatzen zaitu - eta buruhauste oso desberdinak.
| Helburua | Arkitektura | Tresnak/Esparruak | Oharrak |
|---|---|---|---|
| Testu-sorkuntza | Transformadorea (GPT estilokoa) | Aurpegi Besarkatzailea, Llama.cpp | Haluzinazioetarako joera |
| Irudien ezagutza | CNN edo Vision Transformers | PyTorch, TensorFlow | Irudi asko behar ditu |
| Aurreikuspena | LightGBM edo LSTM | scikit-learn, Keras | Ezaugarrien ingeniaritza funtsezkoa da |
| Agente interaktiboak | RAG edo LangChain LLM atzeko aldean | LangChain, Pinu-konua | Gomendioak eta memoria ezinbestekoak |
| Erabakien logika | Errefortzu bidezko ikaskuntza | OpenAI Gimnasioa, Ray RLlib | Behin gutxienez negar egingo duzu |
Nahastu eta konbinatzea ere ondo dago. Mundu errealeko IA gehienak Frankensteinen bigarren lehengusua bezala josita daude.
4. Prestakuntza eguna(k) 🛠️
Hemen kode eta datu gordinak dezakeen .
Full stack-era joaten bazara:
-
PyTorch, TensorFlow edo Theano bezalako zerbait erabiliz eredu bat entrenatu (epaiketarik gabe)
-
Zatitu zure datuak: entrenatu, balioztatu, probatu. Ez egin tranparik - ausazko zatiketak gezurra izan daitezke
-
Gauzak aldatu: multzoaren tamaina, ikaskuntza-tasa, uztea. Dokumentatu dena edo gero damutuko zara
Prototipoak azkar egiten ari bazara:
-
Erabili Claude Artifacts, Google AI Studio edo OpenAIren Playground kodea tresna funtzional batean "bibratzeko"
-
Kateatu irteerak Replit edo LangChain erabiliz kanalizazio dinamikoagoak lortzeko
Prest egon lehenengo saiakerak zapuztera. Hori ez da porrota - kalibrazioa da.
5. Ebaluazioa: Ez fidatu bakarrik 📏
Entrenamenduan ondo funtzionatzen duen baina benetako erabileran huts egiten duen modeloa? Hasiberrientzako tranpa klasikoa.
Kontuan hartu beharreko metrikak:
-
Testua : BLEU (estiloarentzat), ROUGE (oroimenarentzat) eta nahasmena (ez obsesionatu)
-
Sailkapena : F1 > Zehaztasuna. Batez ere zure datuak desorekatuta badaude.
-
Erregresioa : Batez besteko errore karratua brutala baina bidezkoa da
Probatu sarrera arraroak ere. Txatbot bat eraikitzen ari bazara, saiatu bezeroentzako mezu pasibo-erasokorrak bidaltzen. Sailkatzen ari bazara, gehitu akatsak, jerga eta sarkasmoa. Benetako datuak nahasiak dira; probatu horren arabera.
6. Bidali (baina kontuz) 📡
Entrenatu duzu. Probatu duzu. Orain askatu nahi duzu. Ez gaitezen presarik izan.
Hedapen metodoak:
-
Hodeian oinarrituta : AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - azkarra, eskalagarria, batzuetan garestia
-
API geruza : Bildu FastAPI, Flask edo Vercel funtzioetan eta deitu edozein lekutatik
-
Gailuan bertan : Bihurtu ONNX edo TensorFlow Lite formatura mugikorrerako edo txertatutako erabilerarako
-
Koderik gabeko aukerak : MVPentzat onak. Saiatu Zapier, Make.com edo Peltarion aplikazioetara zuzenean konektatzeko.
Konfiguratu erregistroak. Jarrai ezazu errendimendua. Jarrai ezazu nola erreakzionatzen duen ereduak muturreko kasuen aurrean. Erabaki arraroak hartzen hasten bada, atzera egin azkar.
7. Mantendu edo Migratu 🧪🔁
Adimen artifiziala ez da estatikoa. Noraezean dabil. Ahazten du. Gehiegi egokitzen da. Zaindu egin behar duzu - edo hobeto, haurtzaindegia automatizatu.
-
Erabili modeloen drift tresnak, hala nola Evidently edo Fiddler
-
Dena erregistratu - sarrerak, iragarpenak, feedbacka
-
Birziklatze-zirkuituak eraiki edo gutxienez hiruhileko eguneratzeak programatu
Era berean, erabiltzaileek zure eredua manipulatzen hasten badira (adibidez, chatbot bat jailbreak egiten), konpondu azkar.
8. Hutsetik eraiki beharko zenuke? 🤷♂️
Hona hemen egia gordina: LLM bat hutsetik sortzeak finantzarioki suntsituko zaitu, Microsoft, Anthropic edo estatu-nazio gaizto bat ez bazara behintzat. Benetan.
Erabili:
-
LLaMA 3 oinarri irekia baina indartsua nahi baduzu
-
DeepSeek edo Yi Txinako LLM lehiakorretarako
-
Mistral emaitza arinak baina indartsuak behar badituzu
-
GPT API bidez abiadura eta produktibitatea optimizatzen ari bazara
Doikuntza fina zure laguna da. Merkeagoa, azkarragoa eta normalean bezain ona da.
✅ Zure IA propioa eraikitzeko kontrol-zerrenda
-
Helburua definituta, ez lausoa
-
Datuak: garbiak, etiketatuak, (gehienbat) orekatuak
-
Arkitektura hautatua
-
Kodea eta tren-begizta eraikia
-
Ebaluazioa: zorrotza, erreala
-
Hedapena martxan baina monitorizatuta
-
Atzeraelikadura begizta blokeatuta