6 de noviembre de 2024
Explore los diferentes tipos de técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo utilizadas en aplicaciones de visión artificial, 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. Implica la creación de modelos algorítmicos que pueden 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 donde el aprendizaje automático juega un papel crucial es en la visión artificial, un campo de la IA que se centra en los datos visuales. La visión artificial 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 estima que el valor del mercado global de la visión artificial será de alrededor de 175.720 millones de dólares para 2032.
En este artículo, analizaremos los diferentes tipos de aprendizaje automático utilizados en la visión artificial, incluyendo el aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y por transferencia, y cómo cada uno juega un papel en diferentes aplicaciones. ¡Empecemos!
La visión artificial 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 artificial como detectar objetos en imágenes, clasificar imágenes por categoría y reconocer rostros. El aprendizaje automático también es esencial para las aplicaciones de visión artificial en tiempo real, como el control de calidad en la fabricación y las imágenes médicas en la atención sanitaria. 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 artificial, como Ultralytics YOLO11, están construidos sobre 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 artificial. En las siguientes secciones, exploraremos cada uno de estos tipos para comprender cómo contribuyen a la visión artificial.
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. De forma similar a un estudiante que aprende de un profesor, estos datos etiquetados actúan como guía o supervisor.
Durante el entrenamiento, al modelo se le proporcionan tanto los datos de entrada (la información que necesita procesar) como los datos de salida (las respuestas correctas). Esta configuración ayuda al modelo a aprender la conexión entre las entradas y las salidas. El objetivo principal del aprendizaje supervisado es que el modelo descubra una regla o patrón que vincule con precisión cada entrada a su salida correcta. Con este mapeo, el modelo puede hacer predicciones precisas cuando se encuentra con nuevos datos. Por ejemplo, el reconocimiento facial en la visión artificial se basa en el aprendizaje supervisado para identificar rostros basándose en estos patrones aprendidos.
Un uso común de esto es desbloquear su teléfono inteligente con reconocimiento facial. El modelo se entrena con imágenes etiquetadas de su cara para que, cuando vaya a desbloquear su teléfono, compare la imagen en vivo con lo que ha aprendido. Si detecta una coincidencia, su teléfono se desbloquea.
El aprendizaje no supervisado es un tipo de aprendizaje automático que utiliza datos no etiquetados: el modelo no recibe ninguna guía ni respuestas correctas durante el entrenamiento. En cambio, aprende a descubrir patrones e información por sí solo.
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 el clustering k-means reducen el tamaño de la imagen sin afectar a la calidad visual. Los píxeles se agrupan en clusters, y cada cluster está representado por un color promedio, lo que resulta en una imagen con menos colores y un tamaño de archivo más pequeño.
Sin embargo, el aprendizaje no supervisado enfrenta ciertas limitaciones. Sin respuestas predefinidas, puede tener dificultades 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 faltantes y el ruido, lo que puede afectar 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 cambio, utiliza agentes de redes neuronales para interactuar con un entorno con el fin de lograr un objetivo específico.
El proceso involucra tres componentes principales:
A medida que el agente realiza acciones, afecta al entorno, que responde con 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 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 los controles del vehículo, la detección de objetos y la evitación aprenden basándose en la retroalimentación. Los modelos se entrenan utilizando agentes de redes neuronales para detectar peatones u otros objetos y tomar las medidas adecuadas para evitar colisiones. Del mismo modo, en la robótica, el aprendizaje por refuerzo permite tareas como la manipulación de objetos y el control del movimiento.
Un gran ejemplo de aprendizaje por refuerzo en acción es un proyecto de OpenAI, donde los investigadores entrenaron agentes de IA para jugar al popular videojuego multijugador, Dota 2. Utilizando redes neuronales, estos agentes procesaron enormes cantidades de información del entorno del juego para tomar decisiones rápidas y estratégicas. A través de la retroalimentación continua, los agentes aprendieron y mejoraron con el tiempo, alcanzando finalmente un nivel de habilidad lo suficientemente alto como 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 pre-entrenado en un gran conjunto de datos y lo ajusta para una tarea nueva, pero relacionada. El conocimiento adquirido durante el entrenamiento inicial se utiliza para mejorar el rendimiento de la nueva tarea. El aprendizaje por transferencia reduce el tiempo necesario para entrenar para una nueva tarea, dependiendo de su complejidad. Funciona reteniendo las capas iniciales del modelo que capturan las características generales y reemplazando las capas finales con las de la nueva tarea específica.
La transferencia de estilo artístico es una aplicación interesante del aprendizaje por transferencia en la visión artificial. Esta técnica permite que un modelo transforme una imagen para que coincida con el estilo de diferentes obras de arte. Para lograr esto, primero se entrena una red neuronal en un gran conjunto de datos de imágenes emparejadas con sus estilos artísticos. A través de este proceso, el modelo aprende a identificar las características generales de la imagen y los patrones de estilo.
Una vez entrenado el modelo, se puede ajustar para aplicar el estilo de una pintura específica a una nueva imagen. La red se adapta a la nueva imagen preservando 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, podría tomar una foto de una cordillera y aplicar el estilo de El Grito de Edvard Munch, lo que daría como resultado una imagen que captura la escena pero con el estilo audaz y expresivo de la pintura.
Ahora que hemos cubierto los principales tipos de aprendizaje automático, analicemos cada uno de ellos más de cerca para ayudarlo a comprender cuál es el que mejor se adapta a las diferentes aplicaciones.
Elegir el tipo correcto de aprendizaje automático depende de varios factores. El aprendizaje supervisado funciona bien si tienes 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 excelente cuando los datos son limitados o los recursos son limitados. Al considerar estos factores, puedes seleccionar el enfoque más adecuado para tu proyecto de visión artificial.
Las técnicas de aprendizaje automático pueden abordar una variedad de desafíos, especialmente en áreas como la visión artificial. Al comprender los diferentes tipos (aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y por transferencia), puede elegir el mejor enfoque para sus necesidades.
El aprendizaje supervisado es ideal para tareas que requieren alta 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 decisiones, y el aprendizaje por transferencia es útil cuando se desea construir sobre modelos pre-entrenados con datos limitados.
Cada método tiene puntos fuertes y aplicaciones únicos, desde el reconocimiento facial hasta la robótica y la transferencia de estilo artístico. Elegir el tipo adecuado puede desbloquear nuevas posibilidades en sectores como la sanidad, la automoción y el entretenimiento.
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