Adestramento

Adestrar significa aprender a facer algo, tornar destro ou hábil nunha determinada práctica a algo ou alguén, ou tornarse destro mediante o ensino e o exercicio. O adestramento inclúe a formación teórica e práctica de habilidades. O termo emprégase para a aprendizaxe de traballos, xogos ou deportes etc. Cando é referido a animais úsase tamén o sinónimo amestrar. O mesmo termo, por analoxía, é empregado no eido da informática. 

 Adestramento humano 
miniatura| Nenos ocupados no adestramento de habilidades. |260x260px
O adestramento inclúe diversos exemplos e campos, como a formación para as forzas armadas, formación de aprendices, aprender un xogo ou deportes como o baloncesto ou o xadrez (os que dirixen os adestramentos adoitan ser chamados adestradores), ou habilidades diversas (por exemplo en matemáticas pode adestrarse desde a resolución de problemas básicos até habilidades excepcionais de cálculo; no eido da comunicación pódense adestrar dificultades concretas con axuda de logopedas, a habilidade de ler os beizos etc.) o desenvolvemento profesional en dereito, medicina, xestión, etc.

Adestrar implica modificar o comportamento mediante a aprendizaxe de novas habilidades e técnicas. A eficacia do adestramento avalíase a través de probas que determinan se o comportamento foi mellorado e modificado con éxito.

As sesións poden repetirse até alcanzar o comportamento desexado. O exercicio físico pode formar parte do adestramento, sendo ás veces específico e para mellorar a propia capacidade ou rendemento; por exemplo, adestramento de forza ou adestramento de flexibilidade.

 Adestramento animal 
miniatura| Campamento de adestramento para elefantes.|260x260px
O adestramento animal ou amestramento é unha práctica milenaria, que se remonta a tempos antigos cando os humanos empezaron a domesticar animais para traballo e compañía. Diversos animais, incluíndo mamíferos terrestres (cans, gatos, cabalos, elefantes...), mamíferos mariños (delfínidos, focas...), aves, e mesmo insectos, poden ser adestrados para realizar comportamentos específicos en resposta a estímulos controlados. O adestramento utilízase para diversos fins, como mellorar a convivencia, realizar tarefas específicas como salvamento, entretemento etc. Técnicas como o condicionamento clásico, onde se recompensa aos animais por comportamentos desexados, demostraron ser eficaces para mellorar a cooperación e o benestar dos animais domesticados.
 Adestramento en informática 
miniatura|Resultados do adestramento modelos de IA co método Nightshade.

Canto maior a exposición a datos corruptos, menor a precisión das imaxes xeradas, revelando a vulnerabilidade dos modelos a manipulacións nos datos de adestramento.|260x260px

O adestramento en informática refírese á formación específica no uso de tecnoloxías e sistemas informáticos, incluíndo o adestramento de software, hardware e redes. Un dos ámbitos máis avanzados e de grande interese é o adestramento das intelixencias artificiais (IA), especialmente usando técnicas de aprendizaxe profunda para mellorar a capacidade das máquinas de realizar tarefas complexas como o recoñecemento da fala. Esta capacidade permite que as máquinas entendan e procesen a linguaxe humana e é fundamental para aplicacións como asistentes virtuais, sistemas de resposta interactiva etc.

 Adestramento das intelixencias artificiais 
O adestramento das IAs implica alimentar grandes conxuntos de datos a modelos computacionais para que aprendan a recoñecer patróns, tomar decisións e executar tarefas de maneira autónoma. A aprendizaxe profunda (deep learning), un subcampo da aprendizaxe automática, utiliza redes neurais artificiais profundas para analizar e interpretar grandes volumes de información. O adestramento destas redes é fundamental para mellorar a precisión en tarefas como recoñecemento de imaxes, predición de series temporais, procesamento da linguaxe natural etc.

 Técnicas comúns de adestramento 

 Redes neuronais convolucionais (CNNs): Empregadas frecuentemente para recoñecemento de imaxes e vídeo.
 Redes neuronais recorrentes (RNNs): Idóneas para tarefas que requiren memoria de eventos anteriores, como tradución de idiomas ou procesamento de secuencias temporais.
 Redes neuronais profundas (DNNs): Utilizadas en tarefas que demandan unha análise complexa e profunda dos datos de entrada.
Estas tecnoloxías melloran a eficiencia das tarefas automatizadas e abren novos campos de investigación e desenvolvemento en ciencia computacional e intelixencia artificial.

Porén, este progreso tamén presenta desafíos significativos, incluíndo a necesidade de asegurar un aliñamento ético no adestramento das IAs para evitar nesgos e abusos potenciais. Ademais, o desenvolvemento cara a unha intelixencia artificial xeral suscita preocupacións sobre o control, a autonomía das máquinas e o impacto sobre a sociedade e o emprego.

 Notas 

 Véxase tamén 

 Bibliografía 

 Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron. Deep Learning. MIT Press, 2016.
 Chollet, François. Deep Learning with Python. Manning Publications, 2017.

 Outros artigos 

 Adestrador
 Aprendizaxe
 Aprendizaxe automática
 Aprendizaxe profunda
 Big data
 Campo de adestramento
 Campo de reeducación
 Ciencia de datos
 Didáctica
 Docente
 Educación
 Educación física
 Esquema corporal
 Formación continua
 Formación en liña
 Pedagoxía
 Psicoloxía educativa
 Simulación
 Software educativo
 Tecnoloxías da información

 Ligazóns externas 
 Formación dentro da industria  Arquivado 
 Adestramento de fitness para nenos
 Adestramento físico para maiores

Categoría:Aprendizaxe profunda
Categoría:Exercicio físico
Categoría:Comportamento
Categoría:Comportamento humano