Analizamos qué es y para qué se usa el Transfer Learning en el Deep Learning

Deep Learning

Tokio School | 05/07/2022

La Inteligencia Artificial es una ciencia con distintos campos de estudio y muchas aplicaciones que van mejorando día a día. En este artículo vamos a hablar sobre Deep Learning, aprendizaje profundo, una parte de Machine Learning con unas características determinadas. Y dentro de este campo de la IA vamos a profundizar en el transfer learning, un modelo de aprendizaje dentro del Deep Learning.

El Deep Learning es un campo de trabajo e investigación que cada vez demanda nuevos profesionales. Programadores especializados en Python y Data Scientist que ayuden a elaborar modelos como el de transfer learning.

En este contexto, con un curso de Programador Python con especialización en Deep Learning podrás especializarte en esta disciplina y mejorar tus habilidades profesionales para trabajar en un sector en expansión. Ahora, vamos a ver en detalle qué es el transfer learning en Deep Learning. ¡Empezamos!

¿Qué es transfer learning en el aprendizaje profundo?

El transfer learning es un método de aprendizaje automático en el que un modelo desarrollado para una tarea en concreto se puede usar como punto de partida para el desarrollo de otro modelo con otra tarea distinta de la primera. Se trata de un efoque popular dentro del Deep Learning, un tipo de aprendizaje automático en el que es frecuente que se use este tipo de aproximación.

Dentro del trabajo en Deep Learning, este método se emplea como punto de partida en distintas tareas como, por ejemplo, para procesamiento del lenguaje natural o la visión artificial. Se trata de un método que ahorra tiempo en un campo y en tareas que necesitan muchos recursos informáticos y tiempo de desarrollo. El transfer learning ayuda también en desarrollo de modelos de redes neuronales artificiales.

En transfer learning se trata de aprovechar el entrenamiento de una red neuronal en una tarea determinada para desarrollar una segunda red con otra tarea relacionada. re

Así, el transfer learning se convierte en una optimización que facilita un progreso más rápido en el desarrollo de un modelo para una segunda tarea. ¿Cómo lo hace? Pues porque, en parte, se transfiere una parte del conocimiento generado de una tarea relacionada con el nuevo objetivo del nuevo modelo de aprendizaje automático.

En el transfer learning, en primer lugar, se entran una red a partir de un conjunto de datos y tarea simple. Después, se reutilizan las características aprendidas, se transfieren a una segunda red para que esta se entrene con otro conjunto de datos y otra tarea de destino. Este proceso funciona bien cuando las características que se transfieren son generales, es decir, deben ser adecuadas para las dos tareas que se van a entrenar con Deep Learning.

¿Cuáles son los métodos de trabajo en transfer learning?

Existen dos enfoques comunes en el desarrollo de modelos con transfer learning:

  • Aproach model: Primero se crear un modelado predictivo para resolver un problema mediante una serie de datos de entrada, salida y conceptos relacionados entre sí. En segundo lugar, se desarrolla el modelo fuente, el que resuelve la primera tarea y, a partir del cual se desarrolla el modelo de reutilización, que aprovecha lo aprendido por el primer modelo para resolver una tarea distinta. Por último, se optimiza y se corrigen posibles fallos que pueda tener el segundo modelo desarrollado.
  • Pre-trained aproach: En este caso se selecciona un modelo fuente previamente entrenado de entre distintos modelos disponibles. A partir de ahí, se desarrolla todo como el caso anterior. Este tipo de transfer learning es el más común dentro del Deep Learning.

En cualquiera de los casos se trata de aprovechar unas características y un aprendizaje ya desarrollado para establecer el punto de partida de una nueva red diseñada para solucionar una tarea relacionada con la primera. Ahora vamos a ver algunos ejemplos de uso para que queden más claras las características del transfer learning.

¿Para qué sirve el transfer learning?

Como hemos dicho anteriormente los principales usos y aplicaciones del transfer learning se encuentran dentro del desarrollo del procesamiento del lenguaje natural y de la visión artificial. Vamos a verlo:

Procesamiento del lenguaje natural

Es muy común usar transfer leanring para el desarrollo del procesamiento del lenguaje natural. En este caso se emplean texto tanto para los datos de entrada como para los datos de salida.

Para la resolución de problemas de PLN se utilizan una serie de incrustaciones de palabras a través de determinados algoritmos desarrollados para poder aprender e interpretar las palabras para la resolución de un problema concreto, como, por ejemplo, una traducción automática.

Visión artificial

Los modelos de transfer learning se pueden usar con imágenes como datos de entrada y de salida. Esto es útil para el desarrollo de aplicaciones de visión artificial y reconocimiento de imágenes.

En este caso, a partir de una serie de imágenes, se puede entrenar a un modelo para su reconocimiento y mediante transfer learning pasarle el conocimiento a otra red para la solución de un segundo problema de reconocimiento de imágenes.

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