Buenos Aires, enero de 2022. Cognitive Latam, empresa especializada en el desarrollo de soluciones comerciales a través de la aplicación de Inteligencia Artificial y tecnología, hizo un relevamiento de los aspectos de mayor crecimiento de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a los negocios para 2022 y el Transfer Learning o Aprendizaje por Transferencia es el aspecto más relevante.
El aprendizaje por transferencia implica la reutilización de un modelo previamente entrenado (es decir, aprendido) para solucionar un nuevo problema. O, lo que es equivalente, le transfiere lo aprendido a un nuevo algoritmo.
Esta técnica, ya elaborada hace algunos años, es actualmente muy popular en el aprendizaje de máquinas (machine learning) y aprendizaje profundo (deep learning) porque puede entrenar redes neuronales en nuevos problemas con relativamente pocos datos. Esto es muy útil en el campo de la ciencia de datos ya que la mayoría de los problemas del mundo real normalmente no tienen millones de puntos de datos etiquetados para entrenar modelos tan complejos o específicos.
En el aprendizaje por transferencia, una máquina explota el conocimiento obtenido de una tarea anterior para mejorar la generalización sobre otra. Por ejemplo, en Cognitive Latam se entrenó a un clasificador para que prediga si una imagen contiene alimentos, usando el conocimiento que obtuvo previamente durante el entrenamiento para reconocer bebidas. También, desde un algoritmo de IA que ya predice objetos y elementos, se le pidió a una máquina revisar que los operarios de una fábrica tengan sus cascos colocados.
El aprendizaje por transferencia tiene varios beneficios, pero las principales ventajas con las que cuenta son:
- Permite ahorrar tiempo y recursos al no tener que entrenar múltiples modelos de aprendizaje automático desde cero para completar tareas similares.
- Permite ahorrar eficiencia en áreas de aprendizaje automático que requieren grandes cantidades de recursos, como la categorización de imágenes, la detección de objetos y personas o el procesamiento de lenguaje natural.
- Ayuda a combatir la falta de datos de entrenamiento etiquetados en poder de una organización, mediante el uso de modelos previamente entrenados (por lo general, se necesita de una gran cantidad de datos para entrenar una red neuronal desde la base, pero el acceso a esos datos no siempre está disponible y aquí es cuando el aprendizaje por transferencia resulta útil).
Según Santander, “el transfer learning (o aprendizaje por transferencia) aprovecha el conocimiento adquirido en un modelo de IA para ser aplicado a nuevos casos de negocio y es también una de las técnicas más prometedoras que podría conducir algún día a la inteligencia artificial general”.
Sin dudas, el aprendizaje automático se está convirtiendo en una parte integral del mundo moderno. Los algoritmos de aprendizaje automático se utilizan para completar tareas complejas en una variedad de industrias. Los ejemplos incluyen refinar las campañas de marketing para obtener un mejor retorno de la inversión, mejorar la eficiencia de la red e impulsar la evolución del software de reconocimiento de voz.
“El aprendizaje por transferencia ya está jugando y jugará un papel importante en el desarrollo continuo de estos modelos y ya es una tendencia dominante en el mundo de la Inteligencia Artificial. El futuro del aprendizaje automático depende del acceso generalizado a modelos potentes por parte de diferentes organizaciones y empresas. Pero es importante destacar que para revolucionar los negocios y los procesos, éste debe ser accesible y adaptable a las distintas necesidades y requisitos locales de cada empresa u organización”, concluye Santander.