¿Qué es Active Learning? El aprendizaje activo transforma el proceso de entrenamiento de un modelo supervisado en una iteración continua. En este artículo, aprenderás sobre la revolución de la IA.
La revolución de la IA Generativa
No podemos negar que, los últimos seis meses, hemos observado algunos avances notables en IA. Desde la publicación de Stable Diffusion que cambió el mundo del arte hasta ChatGPT-3 que sacudió la industria con su capacidad para componer canciones, imitar artículos de investigación, además de ofrecer respuestas aparentemente inteligentes a las preguntas más buscadas en Google.
Según TechCrunch, nos encontramos en una verdadera revolución de la IA, aunque nos encontramos en el punto de los modelos fundacionales.
¿Qué es un modelo fundacional? Son sistemas de aprendizaje no supervisado de alta capacidad que se entrenan con grandes cantidades de data y necesitan millones de dólares de potencia de procesamiento para realizar ese proceso. Sólo las instituciones bien financiadas son capaces de construir estos modelos, porque adquirieron una enorme cantidad de potencia de GPU.
Son varias las compañías que trabajan en la IA de aplicación, la cual ha permitido la amplia aceptación de la tecnología. La mayoría de ellas se apoya en el aprendizaje supervisado, usando una gran cantidad de datos etiquetados para el entrenamiento. A pesar de los logros impresionantes de los modelos, estamos en los inicios de la revolución de la IA y existen muchos obstáculos que limitan la propagación de la IA de aplicación.
Problemas y desafíos
Es habitual hablar sobre el problema del etiquetado de datos, pero existen otros problemas que dificultarán el desarrollo de la IA en fases posteriores y el despliegue en entornos de producción. Por lo que, estos problemas son la razón de que, a pesar de los esfuerzos económicos, los autos autoconducidos sólo han estado a un año de distancia desde 2014.
Estos modelos de prueba de concepto que son fascinantes funcionan bien en conjuntos de datos de referencia en los entornos de investigación, pero tienen notorias dificultades para realizar la predicción cuando se lanzan en el mundo real de manera precisa.
No son capaces de manejar valores atípicos y los casos extremos, por lo que un automóvil autónomo confunden los reflejos de las bicicletas con las propias bicicletas. No son modelos fiables, ni robustos.
Entonces, la brecha en la producción de IA, la distancia entre «eso está muy bien» y «eso es útil» ha sido mucho mayor y más espectaculares de lo que los ingenieros en Machine Leaning predijeron en el inicio.
No obstante, mientras más ingenieros adopten el enfoque basado en los datos para el desarrollo de IA, la aplicación de las estrategias de Active Learning ha ido en aumento. Las empresas más sofisticadas van a aprovechar esta tecnología para superar la brecha de producción y construir modelos capaces de funcionar en la naturaleza de una manera más rápida.
¿Qué es el Active Learning?
El Active Learning transforma el proceso de entrenamiento de un modelo supervisado en una iteración continua. En lugar de entrenar el modelo con todo el conjunto de datos, se utiliza un subconjunto inicial de datos etiquetados. Luego, el modelo hace predicciones sobre el resto de los datos no etiquetados y se evalúa el grado de certeza de estas predicciones. Utilizando diversas funciones de adquisición, se puede cuantificar el beneficio de rendimiento que se añadirá con la anotación de una de las muestras no etiquetadas.
El modelo también puede expresar incertidumbre en sus predicciones y decidir por sí mismo qué datos adicionales serán más útiles para su entrenamiento. Esto permite que el modelo se entrene más intensamente en los subconjuntos donde tiene lagunas de conocimiento. El proceso de entrenamiento se convierte en un bucle circular de retroalimentación, en el que el modelo recibe datos adicionales, aprende de ellos y mejora su rendimiento.
¿Cómo las empresas pueden aprovechar el Active Learning?
El Active Learning es una metodología en el campo del machine learning que ha demostrado ser muy exitosa para algunas empresas. Si bien muchas aún no la han implementado, hay varias cosas que pueden hacer para prepararse y obtener el máximo beneficio de esta técnica.
Una de las claves del aprendizaje activo es el uso de pilas iterativas, que se componen de pipelines completamente integrados que incluyen la selección de datos, la anotación, la revisión, la formación y la validación. Es importante que estos procesos estén interconectados y no funcionen como unidades desconectadas. Además, los mejores sistemas son aquellos que tienen una mayor interacción humana, lo que permite una mejora iterativa del modelo y una supervisión más detallada de cada subproceso.
Las empresas que deseen construir redes neuronales con aprendizaje activo deben tener en cuenta que necesitan una planificación a largo plazo y anticipar los problemas que puedan surgir al ejecutar los modelos en la naturaleza. Es fundamental pensar en los casos extremos y en cómo puede comportarse el modelo de manera poco razonable para evitar errores que podrían ser perjudiciales para la empresa. Además, deben conocer y comprender las herramientas disponibles para respaldar el aprendizaje activo y la canalización de datos de formación.
Afortunadamente, hay un gran conocimiento disponible para las empresas que recién comienzan a implementar el aprendizaje activo. Con cada vez más empresas que ponen modelos en producción, los equipos de Machine Learning pueden aprender de sus predecesores y anticiparse a los problemas que puedan surgir. También es importante pensar en cómo el modelo funcionará más allá de las métricas de rendimiento y comprender los tipos de datos y escenarios que encontrará en la naturaleza.
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