En el contexto de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje por transferencia es una técnica avanzada destinada a mejorar la eficiencia y eficacia del proceso de aprendizaje aprovechando modelos previamente entrenados para extraer conocimientos y aplicarlos a tareas relacionadas, con Necesidad mínima o nula de formación adicional. Este enfoque permite que los sistemas de IA aprovechen los aprendizajes previos y reduce la cantidad de recursos computacionales y el tiempo necesarios para entrenar nuevos modelos, particularmente para tareas que comparten estructuras, patrones o características subyacentes similares. La transferencia de aprendizaje es esencial en los casos en que los datos de capacitación etiquetados son escasos, costosos o requieren mucho tiempo para obtenerlos.
Transfer Learning se ha convertido en una herramienta poderosa y versátil en los dominios de IA y ML porque aprovecha la idea de que varios problemas pueden compartir características subyacentes, a pesar de tener características diferentes. Este concepto es especialmente relevante en dominios como la visión por computadora (clasificación de imágenes, reconocimiento de objetos, segmentación semántica), el procesamiento del lenguaje natural (PNL, análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades nombradas) y el aprendizaje por refuerzo (control automático, robótica).
Generalmente, existen dos escenarios principales en los que se aplica el aprendizaje por transferencia: el aprendizaje por transferencia inductivo y el aprendizaje por transferencia transductivo. El aprendizaje por transferencia inductiva ocurre cuando el conocimiento aprendido de una tarea se transfiere y adapta para mejorar el desempeño en una tarea nueva, pero relacionada. Este tipo de aprendizaje por transferencia prevalece en el aprendizaje supervisado, donde los modelos se entrenan previamente en un conjunto de datos a gran escala y se ajustan a un problema específico de clasificación o regresión utilizando una pequeña cantidad de datos etiquetados. El aprendizaje por transferencia transductiva, por otro lado, implica transferir ejemplos etiquetados de un dominio a otro en el que el dominio de origen y el dominio de destino tienen distribuciones diferentes. Este tipo de aprendizaje por transferencia se utiliza comúnmente en entornos de aprendizaje no supervisados y semisupervisados, como la adaptación de dominio o la deriva de conceptos.
Un ejemplo destacado de transferencia de aprendizaje en la práctica es el uso de modelos de aprendizaje profundo previamente entrenados, como redes neuronales convolucionales (CNN) para tareas de clasificación de imágenes. En estos escenarios, los modelos que han sido entrenados previamente en conjuntos de datos de imágenes a gran escala, como ImageNet, se pueden ajustar utilizando conjuntos de datos más pequeños y específicos de un dominio. Las capas inferiores del modelo previamente entrenado, que generalmente contienen información sobre características de bajo nivel (p. ej., bordes, texturas, colores), se adaptan y se vuelven a entrenar en el nuevo conjunto de datos. Las capas superiores, que tienden a codificar funciones y características más específicas de la tarea, pueden luego reemplazarse o volver a entrenarse utilizando el nuevo conjunto de datos más pequeño. Este enfoque ha demostrado ser eficaz en diversas tareas de visión por computadora, incluido el reconocimiento de objetos, la segmentación de imágenes y la respuesta visual a preguntas.
Otra aplicación importante del aprendizaje por transferencia se observa en las tareas de procesamiento del lenguaje natural. Los modelos previamente entrenados como BERT, GPT-2 y RoBERTa son potentes modelos de PNL que se han entrenado con grandes cantidades de datos de texto. Con Transfer Learning, estos modelos se ajustan a conjuntos de datos de dominios específicos para realizar tareas como análisis de sentimientos, respuesta a preguntas o resúmenes de texto con notable eficacia. La transferencia de incorporaciones aprendidas, a menudo en forma de vectores de palabras u oraciones, se aprovecha para tareas posteriores, como el análisis de sentimientos o el reconocimiento de entidades nombradas.
En el contexto de la plataforma no-code AppMaster, Transfer Learning se puede emplear para permitir una mayor optimización y eficiencia en la creación de aplicaciones backend, web y móviles. Al aprovechar los modelos de IA previamente entrenados y su conocimiento para tareas o funciones específicas, los usuarios AppMaster pueden crear aplicaciones más sofisticadas, inteligentes y eficientes en recursos en menos tiempo y con menos esfuerzo. Este enfoque puede no sólo proporcionar importantes beneficios a los desarrolladores en términos de tiempo y recursos, sino que también abre nuevas puertas para experiencias de desarrollo de aplicaciones innovadoras y basadas en IA.
Dada su eficacia para mejorar el proceso de aprendizaje y reducir los requisitos de datos, Transfer Learning promete mejorar la escalabilidad, el rendimiento y la flexibilidad de las aplicaciones de IA y ML. Teniendo en cuenta la creciente importancia de las aplicaciones impulsadas por la IA en todas las industrias y la creciente demanda de sistemas inteligentes, el aprendizaje por transferencia constituye una estrategia crucial que seguramente desempeñará un papel más importante en la configuración del futuro de las tecnologías de IA y ML.
