Sobreaprendizaje en el aprendizaje automático: soluciones y consejos
El sobreaprendizaje es un desafío importante en el campo del aprendizaje automático. Este fenómeno se produce cuando un modelo aprende demasiado bien los datos de entrenamiento, hasta el punto de perder su capacidad de generalizar a nuevos datos. Comprender y resolver este problema influye en el rendimiento y la fiabilidad de los sistemas de inteligencia artificial en muchos sectores.
💡 Este artículo explora aspectos fundamentales del concepto de sobreaprendizaje y presenta estrategias eficaces para reducirlo. También analiza métodos para evaluar y monitorear este fenómeno durante todo el proceso de desarrollo de modelos de inteligencia artificial. A través de este artículo, podrás aprender los conceptos básicos para crear modelos más robustos y eficientes, ¡capaces de adaptarse a situaciones del mundo real!
Los fundamentos del sobreaprendizaje
¿Qué es elSobreajuste ?
El sobreaprendizaje es algo habitual en el aprendizaje automático. Se produce cuando un modelo aprende demasiado bien las particularidades de los datos de entrenamiento, hasta el punto de perder la capacidad de generalizar a nuevos datos (consulte [1]). En otras palabras, el modelo se vuelve demasiado especializado a la hora de captar las «excentricidades» y el ruido presentes en el conjunto de datos de entrenamiento (consulte [2]).
Para entender mejor este concepto, imaginemos a un chef aprendiendo una nueva receta. El chef, que representa el sobreaprendizaje en nuestro ejemplo, recuerda meticulosamente cada detalle de la receta, incluidas las medidas y los pasos precisos. Puede reproducir el plato exactamente como está escrito, pero tiene problemas para adaptarse a ligeras variaciones o a ingredientes inesperados (consulte [2]).
¿Por qué es un problema el sobreaprendizaje?
El aprendizaje excesivo es un problema porque compromete la capacidad del modelo para funcionar bien con datos nuevos. Un modelo sobreajustado tiene una tasa de éxito muy alta en cuanto a los datos de entrenamiento, que llega hasta el 100%, pero a expensas de su rendimiento real general. Cuando estos modelos se implementan en producción, pueden tropezar con dificultades si los resultados reales no coinciden con las expectativas, lo que es una señal de aprendizaje excesivo.
Este fenómeno puede deberse a una falta de coincidencia entre la complejidad del modelo y el tamaño del conjunto de datos. Entre las causas frecuentes se incluyen las siguientes:
- Bajo volumen de datos de entrenamiento
- Gran cantidad de información irrelevante en el conjunto de datos
- La formación se centró únicamente en el muestreo de datos
- Un modelo demasiado complejo (consulte [3])
Ejemplo (s) concreto (s) de sobreaprendizaje
Para ilustrar el sobreaprendizaje, tomemos el ejemplo de un modelo que estima la estatura promedio de un hombre en función de su edad. Un modelo sobreajustado, entrenado con la estatura promedio por edad, podría predecir que un mismo adolescente de 13 años mide 165 cm, luego 162,5 cm a los 14 y 168 cm a los 15, según los promedios. Esta curva detallada no tiene base científica y reproduce con demasiada precisión cada muestra de entrenamiento que se asignó al modelo, en lugar de dibujar tendencias generalizadas.
Para detectar el sobreajuste, el rendimiento del modelo generalmente se compara en el conjunto de entrenamiento y en un conjunto de pruebas independiente. Un modelo cuyo rendimiento sea mucho menor en el juego de prueba seguramente habrá sido sobreentrenado.
Estrategias para reducir el sobreaprendizaje
Para combatir el sobreaprendizaje, los profesionales de datos tienen a su disposición un arsenal de técnicas bastante eficaces. Estas estrategias tienen como objetivo mejorar la capacidad de generalización de los modelos de aprendizaje automático.
Para industrializar estas estrategias y reducir el sobreaprendizaje, es importante integrar soluciones como Saagie como parte de los proyectos de aprendizaje automático para optimizar la gestión del ciclo de vida de los modelos y anticipar estos problemas.
Reducir la complejidad de las redes neuronales
La simplicidad es a menudo la clave para evitar el sobreaprendizaje. Es menos probable que un modelo menos complejo se adapte excesivamente a los datos de entrenamiento. Para lograrlo, podemos:
- Selecciona sabiamente las características más relevantes, eliminando aquellas que no aporten un valor significativo.
- Reducir la cantidad de capas y neuronas en redes neuronales.
- Elija modelos más sencillos que sean adecuados para la mayoría de las aplicaciones.
Técnicas de regularización
Los métodos de regularización desempeñan un papel importante en la reducción de la complejidad general del modelo. Permiten encontrar un equilibrio entre el rendimiento y la generalización. Estas técnicas incluyen:
- Regularización L1 (Lazo) y L2 (Cresta) que penalizan los coeficientes demasiado altos.
- El Abandonos para redes neuronales, que consiste en ignorar aleatoriamente ciertas unidades durante el entrenamiento.
- Parada temprana (Parada temprana) que detiene el entrenamiento cuando el rendimiento del conjunto de validación comienza a deteriorarse.
Crecimiento y diversificación de datos
Aumentar el tamaño y la diversidad del conjunto de datos es una estrategia poderosa para combatir el sobreaprendizaje. A continuación te explicamos cómo hacerlo:
- Recopile más datos reales cuando sea posible.
- Usa técnicas de aumento de datos para crear variaciones sintéticas realistas:
- Para imágenes: rotar, recortar, cambiar el brillo.
- Para texto: paráfrasis, reemplazo de palabras.
- Para audio: cambio de velocidad, variación de tono.
- Para datos tabulares: alteración de valores numéricos, codificación One-Hot.
Estas estrategias, combinadas con otras técnicas como la validación cruzada y la optimización de hiperparámetros, permiten crear modelos más sólidos y eficientes a partir de nuevos datos.
Evaluación y supervisión del sobreaprendizaje
Evaluar y monitorear el sobreaprendizaje es esencial para garantizar el rendimiento y la generalización de los modelos de aprendizaje automático. Estos procesos garantizan que el modelo funcione satisfactoriamente en condiciones reales y que sea capaz de generalizarse más allá de los datos de entrenamiento.
Métodos de validación
La validación cruzada es una técnica avanzada que se usa ampliamente para evaluar los modelos de aprendizaje automático. Consiste en dividir los datos en k subconjuntos o más. Luego, el modelo se entrena k veces, cada vez utilizando k-1 subconjuntos para el entrenamiento y un subconjunto diferente para la validación. Este enfoque permite obtener una estimación más sólida del rendimiento del modelo.
La validación cruzada estratificada es una variante particularmente útil para los conjuntos de datos desequilibrados. Garantiza que cada conjunto contenga aproximadamente la misma proporción de cada clase que el conjunto de datos completo.
Otro método de uso común es la división de datos en conjuntos de entrenamiento y pruebas. Este enfoque simple permite utilizar una parte de los datos para entrenar el modelo y la otra para analizar su rendimiento.
Métricas de rendimiento
Para cuantificar el rendimiento de un modelo, se utilizan varias métricas según el tipo de tarea (clasificación, regresión, etc.). Las métricas más comunes incluyen la precisión, la recuperación, la puntuación F1 y el error cuadrático medio.
La matriz de confusión es también una herramienta valiosa para evaluar el rendimiento de los modelos de clasificación. Permite visualizar los verdaderos positivos, los verdaderos negativos, los falsos positivos y los falsos negativos, proporcionando así una visión general de la precisión del modelo.
Herramientas de visualización
Las curvas de aprendizaje son poderosas herramientas visuales para analizar el rendimiento del modelo. Permiten trazar el rendimiento del modelo comparándolo con el tamaño del conjunto de entrenamiento, lo que ayuda a comprender cómo la adición de datos afecta al rendimiento.
Para detectar un sobreajuste, también es muy importante comparar la pérdida (Pérdida) entre los datos de entrenamiento y los datos de validación. Cuando se produce un sobreentrenamiento, la pérdida aumenta y la pérdida de datos de validación es significativamente mayor que la pérdida de datos de entrenamiento.
Al monitorear estas métricas y usar estas herramientas de visualización, los científicos de datos pueden identificar y corregir el sobreaprendizaje, asegurándose de que sus modelos sean sólidos y eficientes con los nuevos datos.
Conclusión
El sobreaprendizaje representa un desafío importante en el campo del aprendizaje automático, con una influencia considerable en la confiabilidad y el rendimiento de los modelos. Este artículo exploró los aspectos fundamentales del sobreaprendizaje, presentó estrategias eficaces para reducirlo y examinó los métodos para evaluarlo y supervisarlo. Comprender este fenómeno y aplicar las técnicas apropiadas son esenciales para crear modelos sólidos y eficientes.
A fin de cuentas, luchar contra el sobreaprendizaje es un proceso continuo que requiere un enfoque equilibrado. Al combinar estrategias como la reducción de la complejidad de los modelos, las técnicas de regularización y el aumento de los datos, puede mejorar significativamente la generalización de sus modelos. El monitoreo constante y el uso de las herramientas de evaluación adecuadas le permitirán garantizar que los modelos sigan siendo eficientes y confiables en situaciones del mundo real.
Referencias
[1] - 🔗https://www.actuia.com/faq/quest-ce-que-le-surapprentissage/
[2] - 🔗https://www.picsellia.fr/post/comprendre-overfitting-machine-learning
[3] - 🔗https://blog.fandis.com/fr/sci-fa-fr/quest-ce-que-le-surapprentissage-dans-lapprentissage-automatique/
[4] - 🔗https://blent.ai/blog/a/surapprentissage-comment-eviter
[5] - 🔗https://larevueia.fr/7-methodes-pour-eviter-loverfitting/
[6] - 🔗https://www.innovatiana.com/post/data-augmentation-for-ai
[7] - 🔗https://www.innovatiana.com/post/how-to-evaluate-ai-models
[8] - 🔗 https://www.saagie.com/fr/blog/machine-learning-comment-evaluer-vos-modeles-analyses-et-metriques/
