Técnicas de Auto-Supervisión en Aprendizaje Profundo
Tags: ia, ai, nlp, pnl
Published: 2024-07-01 14:39:31

El aprendizaje profundo ha alcanzado logros impresionantes gracias a grandes cantidades de datos etiquetados. Sin embargo, la recolección y etiquetado de datos puede ser costoso y laborioso. Aquí es donde entran las técnicas de auto-supervisión, que permiten a los modelos aprender representaciones útiles sin la necesidad de grandes volúmenes de datos etiquetados. Este enfoque ha demostrado ser eficaz en diversas aplicaciones, especialmente en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural (PLN).


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/2wna189zk656d9abe2n7.png)

**Concepto de Auto-Supervisión**

En el aprendizaje auto-supervisado, el modelo se entrena utilizando datos no etiquetados, generando automáticamente las etiquetas a partir de los datos mismos. Este proceso implica formular tareas auxiliares o pretextos que el modelo debe resolver. Al aprender a resolver estas tareas, el modelo desarrolla representaciones internas que son útiles para tareas posteriores más específicas.

**Técnicas en Visión por Computadora**

_Predicting Contextos_: Una técnica común es enseñar al modelo a predecir la relación entre diferentes partes de una imagen. Por ejemplo, el modelo puede aprender a predecir la posición relativa de un parche de imagen en comparación con otro. Esta técnica ayuda a que el modelo entienda la estructura espacial de las imágenes.

_Autoencoders y Variational Autoencoders (VAEs)_: Los autoencoders comprimen una imagen en una representación más pequeña y luego intentan reconstruir la imagen original a partir de esta representación comprimida. Los VAEs extienden esta idea al introducir una componente probabilística, permitiendo generar nuevas imágenes a partir de las representaciones aprendidas.

_Redes Generativas Antagónicas (GANs)_: Las GANs consisten en dos redes, una generadora y una discriminadora, que compiten entre sí. La red generadora crea imágenes falsas a partir de ruido aleatorio, mientras que la red discriminadora intenta distinguir entre imágenes reales y falsas. Este proceso adversarial mejora las capacidades generativas y la representación del modelo.

**Técnicas en Procesamiento de Lenguaje Natural**

_Modelos de Lenguaje enmascarado_: Modelos como BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) se entrenan enmascarando palabras en una oración y pidiéndole al modelo que prediga las palabras enmascaradas. Esto permite al modelo aprender representaciones contextuales profundas de las palabras.

_Modelos de Secuencia a Secuencia (Seq2Seq)_: En tareas como la traducción automática, los modelos Seq2Seq se entrenan para mapear una secuencia de entrada a una secuencia de salida. Estos modelos pueden ser entrenados de manera auto-supervisada usando grandes cantidades de texto paralelo, como pares de frases en diferentes idiomas.

_Representaciones Vectoriales de Palabras (Word Embeddings)_: Métodos como Word2Vec y GloVe aprenden representaciones vectoriales de palabras basándose en su co-ocurrencia en grandes corpus de texto. Estas representaciones capturan relaciones semánticas y sintácticas entre las palabras.

**Aplicaciones y Beneficios**

Las técnicas de auto-supervisión han mostrado resultados prometedores en diversas aplicaciones. En visión por computadora, han mejorado el rendimiento en tareas como la segmentación de imágenes y la detección de objetos. En PLN, han llevado a avances significativos en tareas de comprensión de texto, traducción y generación de lenguaje.

El principal beneficio del aprendizaje auto-supervisado es la reducción de la dependencia de datos etiquetados, lo que permite el aprovechamiento de grandes cantidades de datos no etiquetados disponibles. Esto no solo reduce los costos asociados con la etiquetación de datos, sino que también permite la creación de modelos más robustos y generalizables.

En resumen, las técnicas de auto-supervisión en aprendizaje profundo representan un enfoque poderoso para desarrollar modelos efectivos utilizando datos no etiquetados. Estas técnicas están transformando la manera en que abordamos el entrenamiento de modelos en visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural, abriendo nuevas posibilidades para la inteligencia artificial.

[Jordi G. Castillón](https://jordigarcia.eu/)