6 de noviembre de 2024
Explore los diferentes tipos de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizadas en aplicaciones de visión por ordenador, desde el aprendizaje supervisado hasta el aprendizaje por transferencia.
El aprendizaje automático es un tipo de inteligencia artificial (IA) que ayuda a los ordenadores a aprender de los datos para que puedan tomar decisiones por sí solos, sin necesidad de una programación detallada para cada tarea. Consiste en crear modelos algorítmicos capaces de identificar patrones en los datos. Al identificar patrones en los datos y aprender de ellos, estos algoritmos pueden mejorar gradualmente su rendimiento con el tiempo.
Un área en la que el aprendizaje automático desempeña un papel crucial es la visión por ordenador, un campo de la IA que se centra en los datos visuales. La visión por ordenador utiliza el aprendizaje automático para ayudar a los ordenadores a detectar y reconocer patrones en imágenes y vídeos. Impulsado por los avances en el aprendizaje automático, se calcula que el valor del mercado mundial de la visión por ordenador rondará los 175 720 millones de dólares en 2032.
En este artículo examinaremos los distintos tipos de aprendizaje automático utilizados en visión por ordenador, como el aprendizaje supervisado, no supervisado, de refuerzo y de transferencia, y el papel que desempeña cada uno de ellos en distintas aplicaciones. Comencemos.
La visión por ordenador se basa en el aprendizaje automático, especialmente en técnicas como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, para interpretar y analizar la información visual. Estos métodos permiten a los ordenadores realizar tareas de visión por computador como detectar objetos en imágenes, clasificar imágenes por categorías y reconocer caras. El aprendizaje automático también es esencial para las aplicaciones de visión artificial en tiempo real, como el control de calidad en la fabricación y la obtención de imágenes médicas en la sanidad. En estos casos, las redes neuronales ayudan a los ordenadores a interpretar datos visuales complejos, como el análisis de escáneres cerebrales para detectar tumores.
De hecho, muchos modelos avanzados de visión por ordenador, como Ultralytics YOLO11, se basan en redes neuronales.
Existen varios tipos de métodos de aprendizaje en el aprendizaje automático, como el aprendizaje supervisado, el aprendizaje no supervisado, el aprendizaje por transferencia y el aprendizaje por refuerzo, que están ampliando los límites de lo que es posible en la visión por ordenador. En las siguientes secciones, exploraremos cada uno de estos tipos para comprender cómo contribuyen a la visión por ordenador.
El aprendizaje supervisado es el tipo de aprendizaje automático más utilizado. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan utilizando datos etiquetados. Cada entrada se etiqueta con la salida correcta, lo que ayuda al modelo a aprender. Al igual que un alumno aprende de un profesor, estos datos etiquetados actúan como guía o supervisor.
Durante el entrenamiento, el modelo recibe datos de entrada (la información que debe procesar) y datos de salida (las respuestas correctas). Esta configuración ayuda al modelo a aprender la conexión entre entradas y salidas. El objetivo principal del aprendizaje supervisado es que el modelo descubra una regla o patrón que relacione con precisión cada entrada con su salida correcta. Con este mapa, el modelo puede hacer predicciones precisas cuando encuentra nuevos datos. Por ejemplo, el reconocimiento facial en visión por ordenador se basa en el aprendizaje supervisado para identificar rostros basándose en estos patrones aprendidos.
Un uso habitual es el desbloqueo del smartphone mediante reconocimiento facial. El modelo se entrena con imágenes etiquetadas de tu cara para que, cuando vayas a desbloquear el teléfono, compare la imagen en vivo con lo que ha aprendido. Si detecta una coincidencia, el teléfono se desbloquea.
El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático que utiliza datos no etiquetados: el modelo no recibe orientación ni respuestas correctas durante el entrenamiento. En su lugar, aprende a descubrir patrones y conocimientos por sí mismo.
El aprendizaje no supervisado identifica patrones utilizando tres métodos principales:
Una aplicación clave del aprendizaje no supervisado es la compresión de imágenes, donde técnicas como la agrupación de k-means reducen el tamaño de la imagen sin afectar a la calidad visual. Los píxeles se agrupan en clusters y cada cluster se representa con un color medio, lo que da como resultado una imagen con menos colores y un archivo de menor tamaño.
Sin embargo, el aprendizaje no supervisado se enfrenta a ciertas limitaciones. Sin respuestas predefinidas, puede tener problemas con la precisión y la evaluación del rendimiento. A menudo requiere un esfuerzo manual para interpretar los resultados y etiquetar los grupos, y es sensible a problemas como los valores perdidos y el ruido, que pueden afectar a la calidad de los resultados.
A diferencia del aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje por refuerzo no se basa en datos de entrenamiento. En su lugar, utiliza agentes de redes neuronales que interactúan con un entorno para alcanzar un objetivo concreto.
El proceso consta de tres componentes principales:
A medida que el agente actúa, afecta al entorno, que responde con una retroalimentación. La retroalimentación ayuda al agente a evaluar sus elecciones y ajustar su comportamiento. La señal de recompensa ayuda al agente a comprender qué acciones le acercan más a la consecución de su objetivo.
El aprendizaje por refuerzo es clave para casos de uso como la conducción autónoma y la robótica. En la conducción autónoma, tareas como el control del vehículo o la detección y evitación de objetos aprenden en función de la información recibida. Los modelos se entrenan con agentes de redes neuronales para detectar peatones u otros objetos y tomar las medidas adecuadas para evitar colisiones. Del mismo modo, en robótica, el aprendizaje por refuerzo permite tareas como la manipulación de objetos y el control de movimientos.
Un gran ejemplo de aprendizaje por refuerzo en acción es un proyecto de OpenAI, en el que los investigadores entrenaron a agentes de IA para jugar al popular videojuego multijugador Dota 2. Mediante redes neuronales, estos agentes procesaron enormes cantidades de información del entorno del juego para tomar decisiones estratégicas rápidas. Utilizando redes neuronales, estos agentes procesaron enormes cantidades de información del entorno del juego para tomar decisiones rápidas y estratégicas. A través de una retroalimentación continua, los agentes aprendieron y mejoraron con el tiempo, hasta alcanzar un nivel de habilidad suficiente para vencer a algunos de los mejores jugadores del juego.
El aprendizaje por transferencia es diferente de otros tipos de aprendizaje. En lugar de entrenar un modelo desde cero, utiliza un modelo preentrenado en un gran conjunto de datos y lo perfecciona para una tarea nueva pero relacionada. Los conocimientos adquiridos durante el entrenamiento inicial se utilizan para mejorar el rendimiento de la nueva tarea. El aprendizaje por transferencia reduce el tiempo necesario para entrenar una nueva tarea, en función de su complejidad. Funciona conservando las capas iniciales del modelo que capturan las características generales y sustituyendo las capas finales por las de la nueva tarea específica.
La transferencia de estilos artísticos es una interesante aplicación del aprendizaje por transferencia en visión por ordenador. Esta técnica permite a un modelo transformar una imagen para adaptarla al estilo de distintas obras de arte. Para ello, primero se entrena una red neuronal en un gran conjunto de datos de imágenes emparejadas con sus estilos artísticos. Así, el modelo aprende a identificar características generales de la imagen y patrones de estilo.
Una vez entrenado el modelo, puede ajustarse para aplicar el estilo de un cuadro concreto a una nueva imagen. La red se adapta a la nueva imagen conservando las características de estilo aprendidas, lo que le permite crear un resultado único que combina el contenido original con el estilo artístico seleccionado. Por ejemplo, se puede tomar una foto de una cadena montañosa y aplicar el estilo de El grito de Edvard Munch, lo que da como resultado una imagen que capta la escena pero con el estilo atrevido y expresivo del cuadro.
Ahora que ya hemos cubierto los principales tipos de aprendizaje automático, vamos a examinar cada uno de ellos más detenidamente para ayudarle a comprender cuál es el que mejor se adapta a las distintas aplicaciones.
Elegir el tipo de aprendizaje automático adecuado depende de varios factores. El aprendizaje supervisado funciona bien si se dispone de abundantes datos etiquetados y una tarea clara. El aprendizaje no supervisado es útil para la exploración de datos o cuando los ejemplos etiquetados son escasos. El aprendizaje por refuerzo es ideal para tareas complejas que requieren la toma de decisiones paso a paso, mientras que el aprendizaje por transferencia es ideal cuando los datos son limitados o los recursos escasos. Si tiene en cuenta estos factores, podrá seleccionar el enfoque más adecuado para su proyecto de visión por ordenador.
Las técnicas de aprendizaje automático pueden abordar una gran variedad de retos, especialmente en áreas como la visión por ordenador. Si conoce los distintos tipos de aprendizaje (supervisado, no supervisado, de refuerzo y de transferencia), podrá elegir el que mejor se adapte a sus necesidades.
El aprendizaje supervisado es ideal para tareas que requieren una gran precisión y datos etiquetados, mientras que el aprendizaje no supervisado es ideal para encontrar patrones en datos no etiquetados. El aprendizaje por refuerzo funciona bien en entornos complejos basados en la toma de decisiones, y el aprendizaje por transferencia es útil cuando se quiere partir de modelos preentrenados con datos limitados.
Cada método tiene ventajas y aplicaciones únicas, desde el reconocimiento facial a la robótica o la transferencia de estilos artísticos. Elegir el tipo adecuado puede abrir nuevas posibilidades en sectores como la sanidad, la automoción y el entretenimiento.
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