5 tendencias emergentes en aprendizaje profundo e inteligencia artificial

Jan 19, 2024

Explore cinco tendencias emergentes en aprendizaje profundo e inteligencia artificial: aprendizaje federado, GAN, XAI, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por transferencia.

El aprendizaje profundo y la inteligencia artificial (IA) son campos en rápida evolución con nuevas tecnologías que surgen constantemente. Cinco de las tendencias emergentes más prometedoras en esta área incluyen el aprendizaje federado, GAN, XAI, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por transferencia.

Estas tecnologías tienen el potencial de revolucionar varias aplicaciones de aprendizaje automático, desde el reconocimiento de imágenes hasta los juegos, y ofrecen nuevas y emocionantes oportunidades tanto para investigadores como para desarrolladores.

El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático que permite que varios dispositivos colaboren en un solo modelo sin compartir sus datos con un servidor central. Este enfoque es particularmente útil en situaciones donde la privacidad de los datos es una preocupación.

Por ejemplo, Google ha utilizado el aprendizaje federado para mejorar la precisión de su teclado de texto predictivo sin comprometer la privacidad de los usuarios. Los modelos de aprendizaje automático generalmente se desarrollan utilizando fuentes de datos centralizadas, lo que requiere que los datos de los usuarios se compartan con un servidor central. Aunque los usuarios pueden sentirse incómodos con la recopilación y el almacenamiento de sus datos en un solo servidor, esta estrategia puede generar problemas de privacidad.

El aprendizaje federado resuelve este problema al evitar que los datos se envíen a un servidor central al entrenar modelos en datos que permanecen en los dispositivos de los usuarios. Además, dado que los datos de entrenamiento permanecieron en los dispositivos de los usuarios, no hubo necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a un servidor centralizado, lo que redujo las necesidades informáticas y de almacenamiento del sistema.

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Las redes antagónicas generadas son un tipo de red neuronal que se puede utilizar para generar datos nuevos y realistas basados ​​en datos existentes. Por ejemplo, las GAN se han utilizado para generar imágenes realistas de personas, animales e incluso paisajes. Las GAN funcionan enfrentando dos redes neuronales entre sí, con una red generando datos falsos y la otra red tratando de detectar si los datos son reales o falsos.

Las redes adversarias generativas, o GAN para abreviar, se han convertido rápidamente en una tecnología líder para generar datos sintéticos realistas. Las GAN son un tipo de arquitectura de red neuronal que consta de dos redes: una g... https://t.co/moU2Dls8Gk pic.twitter.com/0ZSRkeZe3z

Un enfoque de la IA conocido como IA explicable tiene como objetivo aumentar la transparencia y la comprensión de los modelos de aprendizaje automático. XAI es crucial porque puede garantizar que los sistemas de IA tomen decisiones imparciales y justas. Aquí hay un ejemplo de cómo se podría usar XAI:

Considere un escenario en el que una organización financiera utiliza algoritmos de aprendizaje automático para pronosticar la probabilidad de que un solicitante de préstamo no cumpla con su préstamo. En el caso de los algoritmos de caja negra convencionales, el banco no tendría conocimiento del proceso de toma de decisiones del algoritmo y podría no ser capaz de explicárselo al solicitante del préstamo.

Sin embargo, al usar XAI, el algoritmo podría explicar su elección, lo que permitiría al banco confirmar que se basó en consideraciones razonables en lugar de información inexacta o discriminatoria. El algoritmo podría especificar, por ejemplo, que calculó una puntuación de riesgo basada en la puntuación de crédito, los ingresos y el historial laboral del solicitante. Este nivel de transparencia y explicabilidad puede ayudar a aumentar la confianza en los sistemas de IA, mejorar la rendición de cuentas y, en última instancia, conducir a una mejor toma de decisiones.

Un tipo de aprendizaje automático llamado aprendizaje por refuerzo incluye enseñar a los agentes a aprender a través de críticas e incentivos. Muchas aplicaciones, incluidas la robótica, los juegos e incluso la banca, han hecho uso de esta estrategia. Por ejemplo, AlphaGo de DeepMind usó este enfoque para mejorar continuamente su juego y finalmente derrotar a los mejores jugadores humanos de Go, demostrando la efectividad del aprendizaje por refuerzo en tareas complejas de toma de decisiones.

La IA puede ser un agente para nuestra mejora. El artículo más interesante que he visto sobre esto es un estudio del rendimiento de los jugadores profesionales de GO antes y después de la introducción de Leela, la versión de código abierto de AlphaGo de DeepMind. Se mejoró el rendimiento del jugador. pic.twitter.com/Tk6qxwOftz

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Una estrategia de aprendizaje automático llamada aprendizaje de transferencia implica la aplicación de modelos previamente entrenados para abordar problemas nuevos. Cuando hay pocos datos disponibles para un problema nuevo, este método es especialmente útil.

Por ejemplo, los investigadores han utilizado el aprendizaje por transferencia para adaptar modelos de reconocimiento de imágenes desarrollados para un tipo particular de imagen (como caras) a un tipo diferente de imagen, por ejemplo, animales.

Este enfoque permite la reutilización de las características, los pesos y los sesgos aprendidos del modelo previamente entrenado en la nueva tarea, lo que puede mejorar significativamente el rendimiento del modelo y reducir la cantidad de datos necesarios para el entrenamiento.

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