Descripción: El aprendizaje auto-supervisado es un enfoque dentro del aprendizaje automático que permite a los modelos aprender de datos no etiquetados, generando su propia señal de supervisión. Este método se basa en la idea de que, a partir de grandes volúmenes de datos sin etiquetar, se pueden extraer patrones y características relevantes sin la necesidad de intervención humana para etiquetar cada dato. En este contexto, el modelo utiliza técnicas de aprendizaje profundo, redes neuronales y algoritmos de aprendizaje no supervisado para identificar relaciones y estructuras en los datos. Las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) son ejemplos de arquitecturas que pueden beneficiarse del aprendizaje auto-supervisado, ya que pueden procesar datos complejos como imágenes y secuencias de texto. Este enfoque ha ganado popularidad en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes, donde se utilizan grandes corpus de texto no etiquetado para entrenar modelos que pueden comprender y generar lenguaje humano de manera efectiva. La capacidad de aprender de datos no etiquetados permite a los modelos ser más escalables y adaptativos, lo que es crucial en un mundo donde la cantidad de datos disponibles está en constante crecimiento.
Historia: El concepto de aprendizaje auto-supervisado comenzó a tomar forma a finales de la década de 2010, cuando investigadores en el campo del aprendizaje profundo comenzaron a explorar formas de aprovechar grandes cantidades de datos no etiquetados. Un hito importante fue el trabajo de Yann LeCun y otros en 2018, que propusieron métodos para entrenar redes neuronales utilizando tareas de predicción de partes de los datos a partir de otras partes. Este enfoque se volvió especialmente relevante con el auge de los modelos de lenguaje grandes, que requieren enormes cantidades de datos para su entrenamiento.
Usos: El aprendizaje auto-supervisado se utiliza en diversas aplicaciones, como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural y la robótica. En visión por computadora, se emplea para tareas como la segmentación de imágenes y la detección de objetos, donde se pueden utilizar imágenes no etiquetadas para entrenar modelos que luego pueden realizar tareas específicas. En procesamiento del lenguaje natural, se utiliza para entrenar modelos de lenguaje que pueden generar texto coherente y realizar tareas de comprensión del lenguaje sin necesidad de grandes conjuntos de datos etiquetados.
Ejemplos: Un ejemplo notable de aprendizaje auto-supervisado es el modelo BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), que fue entrenado utilizando grandes cantidades de texto no etiquetado para aprender representaciones del lenguaje. Otro ejemplo es el uso de autoencoders en visión por computadora, donde se pueden aprender representaciones de imágenes sin etiquetas para tareas de clasificación o detección de anomalías.
