Descripción: El término ‘minibatch’ se refiere a un pequeño subconjunto del conjunto de datos de entrenamiento que se utiliza en cada iteración del proceso de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. En lugar de procesar todo el conjunto de datos a la vez, lo que puede ser computacionalmente costoso y poco práctico, el enfoque de minibatch permite dividir el conjunto de datos en partes más manejables. Este método no solo optimiza el uso de la memoria, sino que también mejora la convergencia del modelo al introducir un grado de aleatoriedad en el proceso de entrenamiento. Al actualizar los parámetros del modelo con cada minibatch, se logra un equilibrio entre la estabilidad del descenso del gradiente y la velocidad de entrenamiento. Este enfoque es especialmente relevante en el contexto de diversas bibliotecas de aprendizaje automático, donde se pueden implementar fácilmente técnicas de minibatch para entrenar redes neuronales profundas. Además, en el ámbito de los modelos de lenguaje grandes y las Redes Generativas Antagónicas (GANs), el uso de minibatches se ha vuelto fundamental para manejar la complejidad y el tamaño de los datos, permitiendo que los modelos aprendan patrones significativos sin requerir recursos computacionales excesivos.
Historia: El concepto de minibatch se originó en el contexto del aprendizaje automático y la optimización de algoritmos en la década de 1980, cuando los investigadores comenzaron a explorar métodos más eficientes para entrenar modelos. A medida que el aprendizaje profundo ganó popularidad en la década de 2010, el uso de minibatches se consolidó como una práctica estándar en la formación de redes neuronales, especialmente debido a la necesidad de manejar grandes volúmenes de datos y la limitación de recursos computacionales.
Usos: Los minibatches se utilizan principalmente en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, donde permiten una actualización más frecuente de los parámetros del modelo, mejorando la eficiencia del proceso de entrenamiento. También son útiles en la implementación de técnicas de regularización y en la optimización de algoritmos, como el descenso de gradiente estocástico, que se beneficia de la variabilidad introducida por el uso de minibatches.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de minibatches se encuentra en el entrenamiento de redes neuronales convolucionales (CNN) para la clasificación de imágenes, donde se pueden utilizar minibatches de 32 o 64 imágenes para actualizar los pesos del modelo en cada iteración. En el caso de las GANs, los minibatches permiten generar imágenes de manera más eficiente, facilitando el proceso de entrenamiento al equilibrar la generación y la discriminación de imágenes.
