Desarrollo de una plataforma de entrenamiento de modelos de inteligencia artificial accesible para usuarios no programadores

Abstract

[ES] En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) desempeña un papel fundamental en numerosos aspectos de nuestras vidas. Sin embargo, a pesar de su auge, existe una brecha significativa entre aquellos que tienen los conocimientos técnicos necesarios para desarrollar y entrenar modelos y aquellos que no los tienen. Esta disparidad limita el acceso a los beneficios de la IA, relegando a muchos a simplemente ser usuarios de modelos preentrenados y genéricos, como chatGPT, sin la posibilidad de disponer de modelos adaptados a sus necesidades específicas. Es en este contexto donde surge la necesidad de un software que permita a cualquier persona, independientemente de sus habilidades de programación, elegir el modelo que necesita y los datos con los que quieren entrenarlo. La plataforma proporciona una interfaz intuitiva para seleccionar el tipo de modelo (clasificación, regresión, clustering) y subir datos, guiando al usuario a través del proceso de configuración, entrenamiento y evaluación del modelo. Las herramientas utilizadas incluyen Streamlit para el desarrollo de la interfaz, Python para la implementación del backend, y bibliotecas como scikit-learn para el manejo de modelos de aprendizaje automático. Al eliminar la barrera del conocimiento técnico, esta herramienta empodera a los usuarios a que exploren el potencial de la IA y la apliquen de manera personalizada en sus proyectos, ya sea para clasificar datos, automatizar pequeños procesos en su empresa o simplemente uso personal.

[EN] Currently, artificial intelligence (AI) plays an essential role in numerous aspects of our lives. However, despite its success, there is a significant gap between those who have the technical knowledge necessary to develop and train models and those who do not. This disparity limits access to the benefits of AI, forcing many to simply be users of pre-trained and generic models, such as ChatGPT, without the possibility of having models tailored to their specific needs. In this context, the need arises for software that allows anyone, regardless of their programming skills, to choose the model they need and the data they want to train it with. The software provides a user-friendly interface for selecting the type of model (classification, regression, clustering) and uploading data, guiding the user through the process of configuration, training, and evaluation of the model. The tools used include Streamlit for interface development, Python for backend implementation, and libraries such as scikit-learn for handling machine learning models. By removing the barrier of technical knowledge, this tool empowers users to explore the potential of AI and apply it in a personalized manner in their projects, whether to classify data, automate small processes in their company, or for personal use.