Aprendizaje por transferencia

El aprendizaje por transferencia (también conocido como transferencia inductiva) es un método de aprendizaje automático que se centra en la reutilización de los conocimientos adquiridos para una tarea diferente pero relacionada. El aprendizaje por transferencia se utiliza cuando se dispone de una cantidad limitada de datos y el objetivo es aprender de un dominio de origen mientras que el dominio de destino ya se conoce. Existen dos tipos principales de aprendizaje por transferencia: la transferencia inductiva y la transferencia transductiva.

La transferencia inductiva se produce cuando la fuente y el objetivo son problemas distintos pero utilizan las mismas características/entradas, y se utiliza cuando sólo se dispone de datos fuente limitados. La transferencia inductiva suele utilizarse en entornos de aprendizaje supervisado, en los que el objetivo es aplicar conocimientos de un dominio de origen a un dominio de destino.

La transferencia transductiva se produce cuando los dominios de origen y destino tienen entradas similares pero no idénticas, y se utiliza cuando se dispone de algunos datos de origen pero no los suficientes para un conjunto de entrenamiento completo. En este caso, los modelos de origen y destino aprenden de múltiples fuentes, como el conocimiento experto o el lenguaje natural.

La investigación sobre el aprendizaje por transferencia comenzó a mediados de los años noventa, cuando se estudiaron formas de transferir conocimientos a partir de fuentes de entrada. Otro enfoque común del aprendizaje por transferencia consiste en preentrenar una red neuronal en grandes conjuntos de datos y luego afinar la red en conjuntos de datos más pequeños. El objetivo es aumentar la generalización y la precisión sin recopilar grandes cantidades de datos, o reutilizar un gran modelo preentrenado para una nueva tarea.

El aprendizaje por transferencia ha cobrado cada vez más importancia en el campo de la visión por ordenador, el procesamiento del lenguaje natural y otras aplicaciones de aprendizaje automático debido a la presencia de grandes conjuntos de datos. Cada vez más, los investigadores estudian cómo aplicar el aprendizaje por transferencia a problemas más complejos, como la robótica y la inteligencia artificial.

El aprendizaje por transferencia es una técnica crucial para lograr inteligencia artificial y constituye un área clave de investigación en este campo. Con la creciente demanda de conjuntos de datos y potencia de cálculo, el aprendizaje por transferencia seguirá siendo un área de investigación importante, ya que los investigadores tratan de aumentar la precisión y reducir el coste de la recopilación de datos.