Descripción: El aprendizaje por transferencia es una técnica en el campo del aprendizaje automático donde un modelo previamente entrenado en una tarea específica se reutiliza como punto de partida para un nuevo modelo en una segunda tarea. Esta metodología se basa en la idea de que el conocimiento adquirido en una tarea puede ser beneficioso para resolver problemas relacionados en otra. Al aprovechar las características y patrones aprendidos, se puede reducir significativamente el tiempo de entrenamiento y mejorar la precisión del modelo en la nueva tarea. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde los datos son escasos o costosos de obtener, ya que permite utilizar modelos preentrenados en grandes conjuntos de datos para tareas más específicas y con menos datos disponibles. El aprendizaje por transferencia se ha vuelto fundamental en diversas aplicaciones de inteligencia artificial, desde el procesamiento de imágenes hasta el procesamiento del lenguaje natural, donde los modelos pueden ser adaptados para tareas como la clasificación de imágenes o la traducción automática, respectivamente.
Historia: El concepto de aprendizaje por transferencia ha existido desde los inicios del aprendizaje automático, pero ganó popularidad en la década de 2010 con el auge de las redes neuronales profundas. En 2014, se destacó su efectividad en el campo de la visión por computadora con el uso de modelos preentrenados como AlexNet, que revolucionaron la clasificación de imágenes. Desde entonces, se ha utilizado ampliamente en diversas áreas de la inteligencia artificial.
Usos: El aprendizaje por transferencia se utiliza en múltiples aplicaciones, como la clasificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la detección de fraudes y la predicción de enfermedades. Permite a los modelos adaptarse rápidamente a nuevas tareas con menos datos, lo que es crucial en campos donde la recopilación de datos es costosa o difícil.
Ejemplos: Un ejemplo de aprendizaje por transferencia es el uso de modelos como BERT en procesamiento de lenguaje natural, donde se entrena un modelo en un gran corpus de texto y luego se ajusta para tareas específicas como análisis de sentimientos o respuesta a preguntas. Otro ejemplo es el uso de modelos preentrenados en visión por computadora, como ResNet, que se adaptan para tareas de detección de objetos.
