Qué es el aprendizaje autosupervisado Un enfoque innovador

A pesar de los numerosos productos y servicios que los desarrolladores de software han sido capaces de crear de acuerdo con modelos de aprendizaje automático supervisado, este enfoque presenta ciertas limitaciones. En concreto, los algoritmos de aprendizaje automático supervisado deben entrenarse en conjuntos de datos de imágenes, vídeos, grabaciones de audio, etc. etiquetados, en un proceso que puede ser extremadamente largo y costoso. Por otro lado, los modelos de aprendizaje automático no supervisado pueden entrenarse en conjuntos de datos que no han sido etiquetados, ya que estos modelos pueden configurarse para descubrir patrones en los datos sin necesidad de intervención humana. Sin embargo, estos algoritmos pueden ofrecer resultados menos precisos en comparación con otros modelos, y las aplicaciones de los no supervisados en el mundo empresarial son relativamente limitadas.

Dicho esto, otra técnica que los desarrolladores de software pueden aprovechar para crear nuevos productos y servicios basados en la inteligencia artificial es el aprendizaje autosupervisado. El aprendizaje autosupervisado es una técnica emergente dentro del campo de la IA que se basa en un modelo que se entrena a sí mismo en una porción de datos de entrada a partir de otra porción de entrada. Este proceso también se conoce como aprendizaje de pretexto o predictivo, y básicamente funciona para enmarcar un problema de aprendizaje no supervisado como un problema de aprendizaje supervisado, a través del proceso de etiquetado automático de un conjunto de datos. En este punto, el aprendizaje automático autosupervisado trabaja para utilizar la estructura de los datos para hacer predicciones sobre dichos datos.

Etapas del desarrollo

El proceso de aprendizaje autosupervisado se desarrolla en dos etapas diferentes. La primera de ellas es la etapa de tarea previa al texto, que funciona como etapa de preentrenamiento del modelo. El objetivo de esta etapa es permitir al algoritmo comprender mejor la representación intermedia o la estructura de datos de un conjunto de datos concreto. Para ello, los conocimientos que se obtengan durante este proceso permitirán al modelo pasar a la siguiente fase de desarrollo de una forma más eficiente. Dicho esto, la segunda etapa en el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático autosupervisado es la etapa de tareas descendentes. Esta etapa consiste en transferir el conocimiento que se ha obtenido de la etapa de tarea previa y, a continuación, aplicar este conocimiento a una tarea específica, ya sea la clasificación de objetos o el reconocimiento de imágenes, entre muchas otras.

Ventajas del aprendizaje autosupervisado

Una de las principales ventajas del aprendizaje autosupervisado es que reduce en gran medida la cantidad de datos etiquetados necesarios para crear otras formas de modelos de aprendizaje automático. Asimismo, los costes asociados a la compra o creación manual de conjuntos de datos de entrenamiento de alta calidad pueden ser extremadamente caros, ya sea en términos de tiempo o de recursos. Además, a un nivel más intrínseco, el enfoque de aprendizaje automático autosupervisado está más en consonancia con el concepto de inteligencia artificial tal y como se ha percibido históricamente, en contraste con muchos otros enfoques destacados dentro del ámbito actual de la IA que implican fuertes niveles de manipulación e intervención humana para funcionar en consecuencia.

Procesamiento del lenguaje natural

Aunque los algoritmos de aprendizaje automático autosupervisado se están aplicando actualmente en el mundo empresarial de varias formas innovadoras, una de las principales aplicaciones actuales de esta técnica es el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Como un ser humano que está conversando con otra persona debe ser capaz de anticipar lo que dicha persona le dirá al entablar una comunicación verbal, la naturaleza predictiva del aprendizaje autosupervisado es ideal para los programas de software que se basan en la comprensión del lenguaje hablado y escrito. Para ilustrar este punto aún más, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT), un gran modelo de lenguaje que fue creado por primera vez por la multinacional tecnológica Google en 2018, fue creado utilizando algoritmos de aprendizaje automático autosupervisado, con un enfoque en la predicción de oraciones.

Debido al hecho de que muchos de los algoritmos y métodos que se están utilizando en el mundo de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático hoy en día solo llegaron a la prominencia en la última década más o menos, los desarrolladores de software solo han arañado la superficie de lo que se puede lograr mediante la aplicación de estos métodos. Por consiguiente, el aprendizaje automático autosupervisado representa simplemente uno de los avances más recientes en los campos de la informática y la IA, ya que seguramente se descubrirán muchos más en un futuro próximo a medida que se descubran técnicas adicionales. De este modo, la inteligencia artificial está un paso más cerca de ser más accesible a los seres humanos en general.