Aprendizaje automático semisupervisado, nuevos algoritmos

Aunque el aprendizaje automático supervisado, el no supervisado y el de refuerzo son las tres formas más comunes de algoritmos de aprendizaje automático que utilizan hoy en día los desarrolladores e ingenieros de software de todo el mundo, hay otra forma de aprendizaje automático que también ha ganado adeptos en los últimos años: el aprendizaje automático semisupervisado. Como su nombre indica, el aprendizaje automático semisupervisado combina aspectos del aprendizaje automático supervisado y no supervisado para crear nuevos algoritmos. Debido a las dificultades para obtener los conjuntos de datos etiquetados que necesitan los algoritmos de aprendizaje supervisado y de refuerzo para funcionar, así como al tiempo que puede llevar recopilar y etiquetar manualmente los datos de dichos conjuntos, los desarrolladores de software pueden aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático semisupervisado para obtener información y conocimientos de un conjunto de datos concreto de una forma más rentable y eficiente.

¿Cómo funciona el aprendizaje automático semisupervisado?

El aprendizaje automático semisupervisado funciona sobre la base del seudoetiquetado. El pseudoetiquetado se define como el proceso de utilizar datos etiquetados dentro de un conjunto de datos para predecir las etiquetas de los datos no etiquetados dentro del mismo conjunto de datos. El objetivo del pseudoetiquetado es crear un modelo de aprendizaje automático de alto rendimiento utilizando la menor cantidad posible de datos etiquetados. Para comenzar el proceso, un desarrollador de software entrenará primero su modelo utilizando un lote de datos etiquetados, de forma similar al aprendizaje supervisado. A continuación, el programador utilizará el modelo entrenado para predecir las etiquetas de los datos no etiquetados del conjunto de datos, de ahí el nombre de pseudoetiquetado. Una vez etiquetados los datos no etiquetados del conjunto de datos mediante el pseudoetiquetado, estos datos se combinarán con los datos etiquetados que se utilizaron inicialmente para entrenar el modelo. Este uso del pseudoetiquetado también se denomina aprendizaje transductivo.

Mediante la combinación de datos etiquetados y pseudoetiquetados, un desarrollador de software tendrá acceso a una gran cantidad de datos etiquetados en una fracción del tiempo que habría tardado en recopilar dichos datos mediante aprendizaje supervisado o esfuerzos manuales. Sin embargo, lo más importante es que los datos pseudoetiquetados pueden utilizarse para garantizar que el modelo de aprendizaje automático semisupervisado sea lo más preciso posible. Para ilustrar mejor este punto, pensemos en un desarrollador de software que quiere crear un algoritmo de aprendizaje automático capaz de detectar automáticamente las caras de los gatos. El desarrollador de software que cree este algoritmo podría tener un conjunto de datos de 10.000 imágenes diferentes de gatos, de las cuales 1.000 han sido etiquetadas manualmente. Sin embargo, es posible que el desarrollador de software en cuestión no disponga del tiempo y los recursos necesarios para etiquetar las otras 9.000 imágenes.

En este punto, utilizando el proceso de aprendizaje transductivo a través de la utilización e implementación de datos pseudoetiquetados, el desarrollador de software puede utilizar las 1.000 imágenes que ya han sido etiquetadas para predecir eficazmente las etiquetas de las otras 9.000 imágenes que aún no han sido etiquetadas. De este modo, el desarrollador de software entrenará inicialmente su modelo con las 1.000 imágenes etiquetadas y, a continuación, combinará las imágenes etiquetadas con las pseudoetiquetadas para terminar de entrenar su modelo. De este modo, el desarrollador de software puede asegurarse de que está optimizando al máximo los datos de su conjunto de datos, al tiempo que se asegura de que los costes y el esfuerzo necesarios para completar su modelo de aprendizaje automático no superan la viabilidad o factibilidad de crear dicho modelo en primer lugar.

¿Cuáles son las ventajas del aprendizaje automático semisupervisado?

Aunque ya se han comentado los beneficios y las ventajas del aprendizaje automático semisupervisado en comparación con el supervisado, los modelos de aprendizaje semisupervisado también pueden ser preferibles a los modelos de aprendizaje no supervisado y de refuerzo en determinadas condiciones. Por ejemplo, mientras que los modelos de aprendizaje no supervisado funcionan sobre la base de datos no etiquetados, las aplicaciones de estos algoritmos en el mundo real pueden resultar extremadamente limitadas en la práctica. Por otra parte, los algoritmos de aprendizaje por refuerzo no son una solución ideal para resolver problemas sencillos, ya que la técnica requiere una inmensa cantidad de datos y potencia de cálculo para funcionar eficazmente. Por ello, algunos desarrolladores e ingenieros de software pueden enfrentarse a situaciones en las que los algoritmos de aprendizaje supervisado, no supervisado o de refuerzo no sean opciones viables para la tarea en cuestión, ya sea desde un punto de vista técnico o empresarial.

A medida que los algoritmos de aprendizaje automático sigan avanzando y desarrollándose, se seguirán formulando nuevas técnicas con el fin de crear los modelos de aprendizaje automático más precisos y eficientes posibles. El aprendizaje automático semisupervisado representa una de esas técnicas que puede combinar otras formas de aprendizaje automático, permitiendo a los ingenieros de software encontrar soluciones a problemas que pueden haber sido difíciles de resolver utilizando otras formas de aprendizaje automático. Dicho esto, la decisión sobre si utilizar un modelo de aprendizaje supervisado, semisupervisado, no supervisado o de refuerzo dependerá de las necesidades o deseos específicos del desarrollador de software que está creando el algoritmo, así como del tiempo y los recursos que el desarrollador en cuestión necesitará para resolver el problema.