Tipos de técnicas de aprendizaje de IA usadas en visión artificial

Machine learning es un tipo de inteligencia artificial (IA) que ayuda a los ordenadores a aprender a partir de datos para que puedan tomar decisiones por sí mismos, sin necesidad de una programación detallada para cada tarea. Implica la creación de 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 machine learning 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 machine learning para ayudar a los ordenadores a detectar y reconocer patrones en imágenes y vídeos. Impulsado por los avances en el machine learning, se estima que el valor de mercado global de la visión por ordenador alcance alrededor de 175.720 millones de dólares para 2032.

En este artículo, analizaremos los diferentes tipos de machine learning utilizados en la visión por ordenador, incluidos el aprendizaje supervisado, no supervisado, por refuerzo y por transferencia, y cómo cada uno desempeña un papel en diferentes aplicaciones. ¡Empecemos!

Visión general del machine learning en la visión artificial#

La visión por ordenador se basa en el machine learning, especialmente en técnicas como el deep learning y las redes neuronales, para interpretar y analizar la información visual. Estos métodos hacen posible que los ordenadores realicen tareas de visión por ordenador como detectar objetos en imágenes, clasificar imágenes por categoría y reconocer rostros. El machine learning también es fundamental para aplicaciones de visión por ordenador en tiempo real, como el control de calidad en la fabricación y la imagen médica en el sector sanitario. En estos casos, las redes neuronales ayudan a los ordenadores a interpretar datos visuales complejos, como analizar escáneres cerebrales para detectar tumores.

De hecho, muchos modelos avanzados de visión por ordenador, como Ultralytics YOLO11, están construidos sobre redes neuronales.

Fig 1. Segmentación de escáneres cerebrales utilizando Ultralytics YOLO11.

Existen varios métodos de aprendizaje en machine learning, como el aprendizaje supervisado, no supervisado, por transferencia y por refuerzo, que están superando 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.

Explorando el aprendizaje supervisado#

El aprendizaje supervisado es el tipo de machine learning más utilizado. En el aprendizaje supervisado, los modelos se entrenan utilizando datos etiquetados. Cada entrada está etiquetada 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 datos de entrada (la información que necesita procesar) como 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 con su salida correcta. Con esta asignación, el modelo puede hacer predicciones precisas cuando se encuentra con nuevos datos. Por ejemplo, el reconocimiento facial en la visión por ordenador se basa en el aprendizaje supervisado para identificar rostros basándose en estos patrones aprendidos.

Un uso común de esto es desbloquear tu smartphone con reconocimiento facial. El modelo se entrena con imágenes etiquetadas de tu cara para que, cuando vayas a desbloquear el teléfono, compare la imagen en directo con lo que ha aprendido. Si detecta una coincidencia, tu teléfono se desbloquea.

Fig 2. El reconocimiento facial se puede utilizar para desbloquear tu smartphone.

¿Cómo funciona el aprendizaje no supervisado en la IA?#

El aprendizaje no supervisado es un tipo de machine learning que utiliza datos no etiquetados; al modelo no se le proporciona ninguna guía 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:

• Clustering: Agrupa puntos de datos similares. Es útil para tareas como la segmentación de clientes, donde se pueden agrupar clientes similares en función de sus comportamientos o atributos.
• Asociación: Se utiliza para identificar relaciones entre elementos, lo que ayuda a descubrir conexiones dentro de los datos (por ejemplo, encontrar productos que se compran juntos a menudo en el análisis de la cesta de la compra).
• Reducción de dimensionalidad: Simplifica los conjuntos de datos eliminando características redundantes, lo que ayuda en la visualización y el procesamiento.

Una aplicación clave del aprendizaje no supervisado es la compresión de imágenes, donde técnicas como el k-means clustering reducen el tamaño de la imagen sin afectar a la calidad visual. Los píxeles se agrupan en clústeres, y cada clúster está representado por un color medio, lo que da como resultado una imagen con menos colores y un tamaño de archivo menor.

Fig 3. Un ejemplo de compresión de imágenes no supervisada.

Sin embargo, el aprendizaje no supervisado se enfrenta a 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 a la calidad de los resultados.

Explicación del aprendizaje por refuerzo#

A diferencia del aprendizaje supervisado y no supervisado, el aprendizaje por refuerzo no depende de datos de entrenamiento. En su lugar, utiliza agentes de redes neuronales para interactuar con un entorno con el fin de lograr un objetivo específico.

El proceso involucra tres componentes principales:

• Agente: El aprendiz o tomador de decisiones.
• Entorno: Todo con lo que interactúa el agente, que puede ser real o virtual.
• Señal de recompensa: Un valor numérico dado después de cada acción, que guía al agente hacia el objetivo.

A medida que el agente realiza acciones, afecta el entorno, que luego responde con retroalimentación. La retroalimentación ayuda al agente a evaluar sus decisiones y ajustar su comportamiento. La señal de recompensa ayuda al agente a comprender qué acciones lo acercan más a alcanzar 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 en función de los comentarios. 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 realizar tareas como la manipulación de objetos y el control de movimientos.

Un gran ejemplo del 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. Utilizando redes neuronales, estos agentes procesaron grandes cantidades de información del entorno del juego para tomar decisiones estratégicas rápidas. 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.

Fig 4. Interpretación humana frente a la de la IA de la matriz de Dota.

Comprendiendo los conceptos básicos del aprendizaje por transferencia#

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 ajusta para una tarea nueva, pero relacionada. El conocimiento adquirido durante el entrenamiento inicial se utiliza para mejorar el rendimiento en la nueva tarea. El aprendizaje por transferencia reduce el tiempo necesario para entrenar en 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 por ordenador. Esta técnica permite que un modelo transforme una imagen para que coincida con el estilo de diferentes obras de arte. Para lograrlo, primero se entrena una red neuronal con un gran conjunto de datos de imágenes emparejadas con sus estilos artísticos. A través de este proceso, el modelo aprende a identificar características generales de la imagen y patrones de estilo.

Una vez que el modelo está entrenado, se puede ajustar para aplicar el estilo de una pintura específica a una nueva imagen. La red se adapta a la nueva imagen mientras conserva 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, podrías tomar una foto de una cordillera y aplicar el estilo de El grito de Edvard Munch, obteniendo una imagen que captura la escena pero con el estilo audaz y expresivo de la pintura.

Fig 5. Un ejemplo de transferencia de estilo artístico utilizando el aprendizaje por transferencia.

Un vistazo a las diferencias entre los tipos de machine learning#

Ahora que hemos cubierto los tipos principales de machine learning, analicemos más de cerca cada uno para ayudarte a comprender cuál es el más adecuado para diferentes aplicaciones.

• Aprendizaje supervisado: Este tipo es altamente preciso cuando se trabaja con datos etiquetados, pero requiere una gran cantidad de datos y puede ser sensible al ruido.
• Aprendizaje no supervisado: Es útil para explorar datos no etiquetados y encontrar patrones ocultos, aunque los resultados pueden ser menos precisos y más difíciles de interpretar.
• Aprendizaje por refuerzo: Entrena a los agentes para que tomen decisiones paso a paso en entornos complejos, pero a menudo requiere una potencia de computación significativa.
• Aprendizaje por transferencia: Este enfoque utiliza modelos preentrenados para acelerar el entrenamiento y mejorar el rendimiento en tareas nuevas, especialmente cuando los datos son limitados.

Fig 6. Una comparación de todos los tipos de machine learning. Imagen del autor.

Elegir el tipo de machine learning adecuado 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 una toma de decisiones paso a paso, mientras que el aprendizaje por transferencia es excelente cuando los datos son limitados o los recursos están restringidos. Al considerar estos factores, puedes seleccionar el enfoque más adecuado para tu proyecto de visión por ordenador.

Conclusión#

Las técnicas de machine learning 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), puedes elegir el mejor enfoque para tus necesidades.

El aprendizaje supervisado es excelente 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 deseas construir sobre modelos preentrenados con datos limitados.

Cada método tiene fortalezas y aplicaciones únicas, desde el reconocimiento facial hasta la robótica y la transferencia de estilo artístico. Elegir el tipo correcto puede desbloquear nuevas posibilidades en industrias como la atención médica, la automotriz y el entretenimiento.

Para explorar más, visita nuestro GitHub repository y participa con nuestra community. Explora las aplicaciones de IA en self-driving cars y agriculture en nuestras páginas de soluciones. 🚀