El juego de las cartas
Imagina tarjetas con dibujos de gatos y perros. En cada uno, alguien escribió la respuesta correcta: “gato” o “perro”. Esta respuesta es una etiqueta. El programa recibe los dibujos y sus etiquetas para entrenarlo.
Durante el entrenamiento, el programa ajusta números en un modelo. Aquí “modelo” no significa una maqueta: es una herramienta de cálculo construida a partir de datos. Servirá para proponer una categoría para otra imagen.
La pequeña trampa del fondo azul
En nuestro juego imaginario, todas las tarjetas de gatos tienen un fondo azul. Todas las de perros tienen un fondo amarillo. ¿Qué pista fácil podría engañar al programa? ¡El color del fondo! En nuestros ejemplos acompaña a la respuesta correcta, pero no describe al animal.
Probemos ahora un gato sobre un fondo amarillo. Un modelo que se apoye sobre todo en el fondo podría clasificarlo como perro. No hemos realizado aquí este experimento: es un ejemplo inventado para entender cómo puede surgir un atajo equivocado.
Para preparar mejores ejemplos, variamos los fondos y los animales. También revisamos las etiquetas. Añadir tarjetas no basta si todas repiten la misma trampa.
Entrenar no equivale a superar la prueba
Otras tarjetas se mantienen a un lado para evaluar el modelo. No se utilizan para este entrenamiento. El objetivo es ver cómo responde a nuevos ejemplos, no solo a los que ya ha conocido.
Si el programa pasa ocho de cada diez cartas en una prueba imaginaria, sería del 80% en esas diez cartas. Este cálculo no significa que tendrá éxito en el 80% de todas las imágenes del mundo. El resultado describe esta prueba precisa.