Aprendizaje por transferencia

Transfer learning

También: Transfer learning, Transferencia de aprendizaje

Reutilización de conocimiento aprendido en una tarea o dominio para mejorar otra tarea relacionada.

Definición técnica

Paradigma donde parámetros o representaciones obtenidos en una distribución fuente se emplean como inicialización, extractor o restricción en una distribución objetivo.

Explicación empresarial

Camilo Boo

Automatización de procesos, integración de sistemas y software a medida para reducir tareas manuales y mejorar el control operativo.

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Permite adaptar modelos con menos datos o tiempo, aunque transferir conocimiento inadecuado puede empeorar el resultado.

Para qué sirve

Aprovechar representaciones existentes en lugar de aprender todo desde cero.

Cómo funciona

Se reutilizan capas o parámetros y se congelan, ajustan parcialmente o entrenan con un nuevo objetivo.

Ejemplos

Ejemplo práctico

Una red visual preentrenada se usa como extractor para clasificar un conjunto pequeño de imágenes.

Ejemplo empresarial

Una empresa adapta un modelo documental general a sus tipos de expediente con ejemplos propios.

Confusiones frecuentes

No es sinónimo de fine-tuning: también puede usarse un modelo como extractor fijo.

Limitaciones

La utilidad depende de semejanza entre dominios, tareas y representaciones.

Riesgos

Puede transferir sesgos, vulnerabilidades o datos memorizados del modelo fuente.

Idea principal

Transfer learning reutiliza conocimiento previo, pero su compatibilidad con el objetivo debe validarse.

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Confusiones frecuentes
Limitaciones
Riesgos
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Clasificación

Nivel: Intermedio
Categorías: Deep Learning Modelos fundacionales Modelos de lenguaje — LLM
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Términos relacionados

Aprendizaje automático Aprendizaje de representaciones Fine-tuning

Fuentes

Representation Learning
MIT Press · Autor: Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville · Universidad · Publicado el 18 de noviembre de 2016
Explica representaciones jerárquicas y distribuidas, transferencia y preentrenamiento.
Deep learning
Nature · Autor: Yann LeCun, Yoshua Bengio and Geoffrey Hinton · Publicación científica · Publicado el 27 de mayo de 2015
Revisión científica sobre representaciones multinivel, retropropagación y familias profundas.