El uso del transfer learning para mejorar algoritmos de IA
Inteligencia ArtificialLa Inteligencia Artificial (IA) se encuentra en plena expansión, ya que su uso se va implementando en cada vez más sectores y tareas. Para facilitar su integración, y puesto que los modelos de IA necesitan ser entrenados para poder cumplir con su cometido, existe el transfer learning. Esta técnica reutiliza parte del conocimiento que ya se ha adquirido y lo recicla para otra finalidad. En este artículo, vamos a profundizar en su finalidad y sus usos y lo pondremos en relación con el deep learning.
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¿Qué es el transfer learning?
El transfer learning se traduce como aprendizaje por transferencia, y es una técnica en el campo del aprendizaje automático y los algoritmos de IA. Consiste en transferir el conocimiento que ya se ha adquirido para una tarea específica a otra tarea relacionada.
Es decir, que en vez de volver a empezar de cero para entrenar a un modelo en cada una de las tareas que debe realizar, con el transfer learning se aprovechan los modelos que ya fueron entrenados en conjuntos de datos más grandes y generales.
Dichos modelos analíticos ya aprendieron características útiles sobre los datos; por tanto, si se usan, se consigue acelerar en gran medida el proceso de entrenamiento y mejorar el rendimiento del modelo en su nueva tarea.
Este enfoque resulta bastante útil cuando se trata de conjuntos de datos que son pequeños o cuando se necesita adaptar un modelo de una tarea a otra que es más específica que la anterior. Por su eficacia, y como veremos en el próximo apartado, hoy en día tiene múltiples aplicaciones.
Usos del transfer learning
El transfer learning se utiliza en el campo de la inteligencia artificial, y aunque hay más, estas son sus aplicaciones principales.
- Reconocimiento de imágenes. En el procesamiento de imágenes, el transfer learning puede usar grandes conjuntos de datos como ImageNet y adaptarlos a tareas más concretas de reconocimiento de objetos, detección de rostros o clasificación de enfermedades en imágenes médicas.
- Procesamiento del lenguaje natural (NLP). En el NLP, que incluye tareas de procesamiento de texto, modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) son preentrenados con conjuntos de texto grandes para después tener la capacidad de clasificar sentimientos, analizar opiniones, generar texto nuevo o dar respuestas a preguntas. Un ejemplo de NLP son los chatbots.
- Medicina asistida por ordenador. En el ámbito médico, se utiliza para mejorar la precisión de los modelos de diagnóstico. Por ejemplo, en imágenes de resonancia magnética, los modelos se pueden ajustar para detectar anomalías específicas en órganos o tejidos.
Tipos de métodos de trabajo
Existen varios enfoques para implementar el transfer learning, dependiendo de la cantidad de datos y recursos disponibles:
Modelado de enfoque
En este método, primero se crea un modelo predictivo que abordará un problema en particular. Para ello, se evalúan datos de entrada y salida, y diferentes conceptos interrelacionados. Después, se desarrolla el modelo fuente, que es el que resuelve una tarea inicial. A partir de este, se procede con la reutilización, para aprovechar el conocimiento adquirido por el modelo original para resolver una tarea diferente. El último paso en la optimización y corrección de los errores que hayan podido aparecer en el segundo modelo.
Enfoque preentrenado
En esta metodología, se opta por seleccionar un modelo fuente previamente entrenado de entre diversas opciones disponibles. A partir de esta selección, se desarrolla el nuevo modelo, que seguiría la misma estructura que en el caso anterior. Este es el tipo de transfer learning usado en el deep learning.
¿Qué problemáticas resuelve el transfer learning?
El transfer learning se utiliza en gran medida en la IA porque da solución a distintos problemas frecuentes que aparecen en el campo del aprendizaje automático y el deep learning. Por ejemplo, el acceso a datos etiquetados es limitado y tiene un coste muy elevado. Cuando se usa el aprendizaje por transferencia, estos costes se ahorran, dado que se aprovechan los modelos ya entrenados, que cuentan con datos masivos y generalizados.
Además del impacto financiero, el tiempo es otro factor a tener en cuenta. Al haber una reutilización de modelos, se acelera el proceso de entrenamiento y el nuevo modelo está disponible antes de lo previsto. Por otra parte, con este aprendizaje se consigue también que la precisión de los modelos y su eficacia sean mayores.
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