Descripción: Los modelos preentrenados son arquitecturas de aprendizaje profundo que han sido previamente entrenadas en grandes conjuntos de datos, como ImageNet para imágenes o Wikipedia para texto. Estos modelos son fundamentales en el campo del aprendizaje automático, ya que permiten a los desarrolladores y científicos de datos aprovechar el conocimiento adquirido durante el entrenamiento inicial. Al utilizar un modelo preentrenado, se puede realizar un ajuste fino (fine-tuning) para adaptarlo a tareas específicas, lo que ahorra tiempo y recursos computacionales. La principal ventaja de estos modelos es que, al haber sido entrenados con una gran cantidad de datos, poseen características generales que pueden ser útiles en diversas aplicaciones. Además, los modelos preentrenados suelen tener un rendimiento superior en comparación con los modelos entrenados desde cero, especialmente cuando se dispone de un conjunto de datos limitado para la tarea específica. Frameworks de aprendizaje profundo, como PyTorch y TensorFlow, proporcionan una amplia gama de modelos preentrenados que son fáciles de implementar y personalizar, lo que facilita la experimentación y el desarrollo de soluciones innovadoras en el ámbito de la inteligencia artificial.
Historia: El concepto de modelos preentrenados comenzó a ganar popularidad a mediados de la década de 2010, cuando se demostró que el uso de redes neuronales profundas podía mejorar significativamente el rendimiento en tareas de visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. En 2012, el modelo AlexNet, que ganó el concurso ImageNet, marcó un hito en el uso de redes neuronales convolucionales preentrenadas. Desde entonces, se han desarrollado numerosos modelos, como VGG, ResNet y BERT, que han establecido nuevos estándares en sus respectivas áreas. PyTorch, lanzado en 2016, se convirtió rápidamente en una de las bibliotecas más utilizadas para implementar modelos preentrenados, gracias a su flexibilidad y facilidad de uso.
Usos: Los modelos preentrenados se utilizan en una variedad de aplicaciones, incluyendo clasificación de imágenes, detección de objetos, segmentación semántica, traducción automática y análisis de sentimientos. En visión por computadora, los modelos como ResNet e Inception se utilizan para tareas de clasificación de imágenes, mientras que en procesamiento de lenguaje natural, modelos como BERT y GPT son empleados para tareas de comprensión de texto y generación de lenguaje. Estos modelos permiten a los investigadores y desarrolladores construir aplicaciones más eficientes y efectivas al reducir el tiempo de entrenamiento y mejorar la precisión.
Ejemplos: Un ejemplo de uso de modelos preentrenados es la implementación de un modelo ResNet para clasificar imágenes de un conjunto de datos específico, como el conjunto de datos CIFAR-10. Otro ejemplo es el uso de BERT para realizar análisis de sentimientos en reseñas de productos, donde el modelo se ajusta finamente con un conjunto de datos de reseñas etiquetadas. Además, en la detección de objetos, se puede utilizar un modelo Faster R-CNN preentrenado para identificar y localizar objetos en imágenes complejas.
