El transfer learning ofrece a las empresas una poderosa herramienta para mejorar la eficiencia y precisión de sus modelos de aprendizaje automático. Al aprovechar el conocimiento adquirido en tareas previas, se acelera el desarrollo de nuevos modelos, optimizando así los recursos y mejorando los resultados empresariales.
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¿Qué es el transfer learning o aprendizaje por transferencia?
El transfer learning, traducido como aprendizaje por transferencia, es una técnica en el aprendizaje automático donde se emplea el conocimiento adquirido en una tarea para mejorar el rendimiento en otra tarea relacionada.
En lugar de entrenar un modelo desde cero para cada tarea, se utiliza un modelo pre entrenado como punto de partida. Posteriormente, se ajusta a la nueva tarea, adaptando sus parámetros.
Este sistema es especialmente útil cuando se tienen pocos datos para la nueva tarea, ya que el modelo pre entrenado proporciona información valiosa. El transfer learning acelera el entrenamiento y mejora la precisión del modelo resultante.
Importancia del transfer learning
El transfer learning es fundamental en el aprendizaje automático y aprendizaje profundo, puesto que acelera y mejora el proceso de entrenamiento de modelos, especialmente cuando se dispone de datos limitados. Permite aprovechar el conocimiento previamente adquirido en una tarea para abordar eficazmente problemas relacionados.
Esto reduce la necesidad de grandes conjuntos de datos para cada tarea individual, lo que es crucial en áreas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, donde los conjuntos de datos pueden ser costosos o difíciles de obtener en gran escala.
¿Cómo funciona?
Como ya hemos indicado, el transfer learning funciona inicialmente entrenando un modelo en una tarea relacionada de la que se cuenta con abundante información. La adaptación de este conocimiento a una tarea diferente, pero relacionada, ayuda a tener que ajustar solo ciertas capas del modelo o agregando nuevas capas.
Gracias a este paso, el modelo preentrenado captura patrones generales en los datos y se ajusta para resolver una tarea específica, lo que acelera el proceso de entrenamiento y mejora el rendimiento, especialmente en escenarios donde hay pocos datos disponibles para la nueva tarea.
¿Cuándo podemos emplearlo?
No hace falta decir que el transfer learning es especialmente útil en esos casos en los que nos enfrentamos a una nueva tarea de aprendizaje automático para la que disponemos de pocos datos que nos hacen difícil entrenar un modelo desde cero.
Esto es especialmente efectivo en problemas donde existen modelos pre entrenados en tareas relacionadas, como reconocimiento de imágenes, procesamiento del lenguaje natural o detección de objetos. En estos casos, se puede utilizar un modelo ya entrenado como punto de partida y ajustarlo a las nuevas necesidades. De esta manera se acelera el proceso de entrenamiento y se mejora el rendimiento del modelo.
3 métodos de trabajo en transfer learning
Son varios los métodos de trabajo que se pueden utilizar en transferencia de aprendizaje. Nos centramos en tres de los más utilizados para poder entender mejor el funcionamiento de este sistema.
1. Fine-tuning (Ajuste fino)
Se parte de un modelo preentrenado y se ajustan los pesos de algunas capas o se añaden nuevas capas al modelo para adaptarlo a la nueva tarea. Luego, se continúa el entrenamiento con datos específicos de la nueva tarea.
2. Feature extraction (Extracción de características)
Se utiliza un modelo preentrenado para extraer características relevantes de los datos de entrada y luego se entrena un nuevo clasificador o modelo utilizando estas características.
3. Modelo híbrido
Se combinan los enfoques de fine-tuning y feature extraction, adaptando algunas capas del modelo preentrenado y extrayendo características de otras capas según las necesidades específicas de la nueva tarea.
Aplicaciones de transfer learning
Después de abordar cómo funciona y para qué sirve en transfer learning, vamos a profundizar aún más en casos específicos. Estos cinco ejemplos nos ayudarán a comprender la utilidad que tiene.
Reconocimiento de imágenes
Utilizado en sistemas de reconocimiento facial, clasificación de objetos, diagnóstico médico por imágenes, entre otros, para mejorar la precisión del modelo con conjuntos de datos limitados.
Procesamiento del lenguaje natural (NLP)
Empleado en tareas como análisis de sentimientos, traducción automática, generación de texto y respuesta automática, donde modelos pre entrenados pueden transferir conocimientos lingüísticos generales.
Salud y medicina
En diagnóstico médico, pronóstico de enfermedades, análisis de datos de pacientes, donde modelos pre entrenados en datos médicos pueden ayudar a mejorar la precisión y la eficiencia del análisis.
Robótica y visión por computadora
Utilizado en sistemas de percepción y navegación de robots, detección y seguimiento de objetos, y en aplicaciones de realidad aumentada y realidad virtual.
Análisis de datos financieros
En detección de fraudes, pronóstico de mercados financieros, análisis de riesgos y recomendaciones de inversiones, donde modelos pre entrenados pueden mejorar la precisión y la velocidad de análisis con datos financieros limitados.
