A medida que los conjuntos de datos aumentan drásticamente, estamos desarrollando habilidades para mejorar la forma de entrenar las redes neuronales profundas. Esto ayuda a los científicos de datos a mapear las entradas y salidas mientras etiquetan enormes cantidades de datos. Estos datos incluyen predicciones de etiquetas, frases, imágenes, etc.
Todavía no somos capaces de generalizar las diferencias entre las condiciones que ayudan a entrenar los datos. Capacitar al modelo para realizar estas actividades en el mundo real puede ser una tarea ardua. Como hay numerosas situaciones nuevas y desordenadas en el modelo, éste se encontrará con los problemas para los que los datos de entrenamiento no están preparados.
El algoritmo necesita hacer nuevas predicciones para resolver situaciones complicadas y reales. En este artículo, hablaremos de cómo transferir los datos a las nuevas condiciones. En este blog se entenderá cómo los modelos pueden adoptar el aprendizaje de transferencia y desarrollar un modelo de aprendizaje supervisado exitoso y extenso.

Entender el aprendizaje de transferencia

El aprendizaje de transferencia no es un enfoque nuevo en el aprendizaje profundo. Aunque es diferente del método tradicional de crear y entrenar modelos de aprendizaje automático para seguir un método de transferencia de datos, hay numerosas similitudes. Las raíces principales de los métodos tradicionales son específicas del entrenamiento, los conjuntos de datos y las tareas basadas en modelos aislados.
El modelo no incluye ningún conocimiento que retenga de otros modelos. Cuando se trata de transferir el aprendizaje, se pueden controlar los conjuntos de datos de entrenamiento en los nuevos modelos y manejar problemas como la realización de nuevas tareas con menos datos.
Puede entender este enfoque con un ejemplo. Supongamos que queremos identificar diferentes objetos en un dominio restringido de una empresa de comercio electrónico. Supongamos que se realiza la tarea 1 como T1. A continuación, proporcionará el modelo de varios conjuntos de datos y los ajustará para realizar puntos de datos no vistos del mismo punto o dominio de comercio electrónico.
El algoritmo tradicional de aprendizaje automático descompone las tareas en los dominios dados si los datos no son suficientes. Digamos que el modelo detecta algunas fotos de prendas de vestir para un sitio web de comercio electrónico. Esto puede ser la tarea 2 o T2. Lo ideal sería poder utilizar el conjunto de datos o imágenes de un modelo entrenado T1 para otro T2. Pero no nos encontramos con una situación similar y no conseguimos mejorar el rendimiento del modelo. Esto tiene muchos propósitos, como sesgar el modelo para entrenar el dominio.
Con el aprendizaje por transferencia, deberíamos ser capaces de utilizar los datos de un modelo entrenado para otros nuevos relacionados. Si tenemos más datos en la tarea T1, podemos utilizar los conocimientos como el color y la talla de la camisa para el modelo que tiene menos conocimientos, es decir, el T2. Cuando hay un problema en el dominio de la visión por ordenador, se pueden transferir las características a diferentes tareas y mejorar el conocimiento. En palabras sencillas, se puede utilizar el conocimiento de una tarea como entrada de la otra para realizar nuevas tareas.

Estrategias de aprendizaje por transferencia

El aprendizaje por transferencia cuenta con numerosas técnicas y estrategias de aprendizaje que puede aplicar a sus proyectos en función del dominio, los datos disponibles y las tareas. A continuación encontrará algunas de esas estrategias y técnicas:

1. Aprendizaje de transferencia no supervisado

El dominio de destino y las fuentes son similares, mientras que las tareas y las actividades son diferentes. En este caso, los datos etiquetados no están disponibles en ningún dominio. Las técnicas inductivas y no supervisadas son similares para el dominio de destino.

2. Aprendizaje de transferencia transductivo

En esta condición, las tareas de destino y origen son similares, pero hay diferencias en los dominios relacionados. Hay muchos datos etiquetados en el dominio de origen, mientras que no hay datos en el dominio de destino. Se puede clasificar en diferentes subcategorías, referidas a entornos disímiles.

3. Aprendizaje por transferencia inductiva

Los dominios de destino y de origen son los mismos, pero sus tareas son diferentes. Los algoritmos utilizan los sesgos inductivos del dominio fuente y ayudan a mejorar la tarea objetivo. Se pueden dividir los datos etiquetados en dos categorías aprendizaje autodidacta y aprendizaje multitarea.

Aprendizaje de transferencia para el aprendizaje profundo

Todas las estrategias anteriores son enfoques generales que podemos aplicar en el modelo de aprendizaje automático. Esto plantea varias preguntas, como “¿podemos aplicar el aprendizaje de transferencia en el contexto del aprendizaje profundo? Los modelos de aprendizaje profundo ayudan a los modelos de aprendizaje inductivo. Un algoritmo de aprendizaje inductivo puede ayudar a mapear los ejemplos de entrenamiento.
Por ejemplo, el modelo aprenderá el mapeo clasificando las etiquetas de clase y las características de entrada. Estos tipos de modelos de aprendizaje generalizan los datos no vistos. Además, el algoritmo funcionará según las suposiciones, en función de la distribución de los datos de entrenamiento.
Los expertos llaman a estas suposiciones sesgo inductivo. Con la ayuda de las hipótesis o sesgos inductivos, se pueden caracterizar múltiples factores. Por ejemplo, el espacio de hipótesis restringe el proceso de búsqueda, y tendrá un gran impacto en el proceso de aprendizaje del modelo basado en un dominio y una tarea determinados.

Conclusión

Para concluir, podemos decir que son numerosas las direcciones de investigación que ofrece la transferencia del aprendizaje. Muchas aplicaciones que ayudan a transferir el conocimiento necesitan modelos para adoptar nuevas tareas en los nuevos dominios.