El proceso de entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático implica exponerlo a grandes cantidades de datos para permitirle aprender patrones y hacer predicciones o decisiones sin estar programado explícitamente para cada escenario. Durante la fase de capacitación, el modelo de aprendizaje automático se somete a una serie de iteraciones en las que ajusta sus parámetros internos para minimizar errores y mejorar su desempeño en la tarea determinada.
La supervisión durante el entrenamiento se refiere al nivel de intervención humana necesaria para guiar el proceso de aprendizaje del modelo. La necesidad de supervisión puede variar según el tipo de algoritmo de aprendizaje automático que se utilice, la complejidad de la tarea y la calidad de los datos proporcionados para la capacitación.
En el aprendizaje supervisado, que es un tipo de aprendizaje automático en el que el modelo se entrena con datos etiquetados, la supervisión es esencial. Los datos etiquetados significan que cada punto de datos de entrada está emparejado con la salida correcta, lo que permite que el modelo aprenda el mapeo entre entradas y salidas. Durante el entrenamiento supervisado, se requiere supervisión humana para proporcionar las etiquetas correctas para los datos de entrenamiento, evaluar las predicciones del modelo y ajustar los parámetros del modelo en función de la retroalimentación.
Por ejemplo, en una tarea de reconocimiento de imágenes supervisada, si el objetivo es entrenar un modelo para clasificar imágenes de perros y gatos, un supervisor humano necesitaría etiquetar cada imagen como un gato o un perro. Luego, el modelo aprendería de estos ejemplos etiquetados para hacer predicciones sobre imágenes nuevas e invisibles. El supervisor evaluaría las predicciones del modelo y proporcionaría retroalimentación para mejorar su precisión.
Por otro lado, los algoritmos de aprendizaje no supervisados no requieren datos etiquetados para su entrenamiento. Estos algoritmos aprenden patrones y estructuras a partir de los datos de entrada sin una guía explícita. El aprendizaje no supervisado se utiliza a menudo para tareas como agrupación, detección de anomalías y reducción de dimensionalidad. En el aprendizaje no supervisado, la máquina puede aprender de forma independiente sin necesidad de supervisión humana durante el entrenamiento.
El aprendizaje semisupervisado es un enfoque híbrido que combina elementos de aprendizaje supervisado y no supervisado. En este enfoque, el modelo se entrena con una combinación de datos etiquetados y no etiquetados. Los datos etiquetados proporcionan cierta supervisión para guiar el proceso de aprendizaje, mientras que los datos no etiquetados permiten que el modelo descubra patrones y relaciones adicionales en los datos.
El aprendizaje por refuerzo es otro paradigma del aprendizaje automático en el que un agente aprende a tomar decisiones secuenciales interactuando con un entorno. En el aprendizaje por refuerzo, el agente recibe retroalimentación en forma de recompensas o sanciones en función de sus acciones. El agente aprende a maximizar su recompensa acumulada a lo largo del tiempo mediante prueba y error. Si bien el aprendizaje por refuerzo no requiere supervisión explícita en el sentido tradicional, puede ser necesaria la supervisión humana para diseñar la estructura de recompensa, establecer los objetivos de aprendizaje o afinar el proceso de aprendizaje.
La necesidad de supervisión durante la capacitación en aprendizaje automático depende del paradigma de aprendizaje que se utilice, la disponibilidad de datos etiquetados y la complejidad de la tarea. El aprendizaje supervisado requiere supervisión humana para proporcionar datos etiquetados y evaluar el rendimiento del modelo. El aprendizaje no supervisado no requiere supervisión, ya que el modelo aprende independientemente de datos no etiquetados. El aprendizaje semisupervisado combina elementos del aprendizaje supervisado y no supervisado, mientras que el aprendizaje por refuerzo implica el aprendizaje a través de la interacción con un entorno.
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