Comprender el concepto de aprendizaje sin disparos en inteligencia artificial
¿Alguna vez te has preguntado cómo las máquinas pueden aprender a reconocer objetos que nunca han visto antes? Si bien existen multitud de métodos para entrenarlos, nos pareció importante mencionar un concepto importante en el mundo de la IA, a saber Aprendizaje sin disparos (ZSL), un enfoque muy utilizado en la visión artificial, en particular. La ZSL permite a las máquinas identificar objetos invisibles aprovechando el conocimiento de objetos relacionados o utilizando descripciones semánticas. Este método se utiliza en aplicaciones prácticas de la IA, como clasificación de imágenes, el detección de objetos y mucho más. Permite a las computadoras imitar las habilidades de aprendizaje humano.
Descubra a través de esta entrada de blog cómo el concepto ZSL está transformando el panorama de la IA y las técnicas utilizadas para entrenar modelos de visión artificial, ¡haciendo que las máquinas sean más eficientes que nunca! ¿Preparado? Ya no está.
Entonces, ¿qué es Zero Shot Learning?
Si se pregunta qué es Zero Shot Learning, ¡permítanos definirlo brevemente! Zero Shot Learning (ZSL) es un paradigma de aprendizaje innovador en aprendizaje automático, donde un modelo puede reconocer objetos o clases que no encontró durante el entrenamiento. En otras palabras, la ZSL permite al modelo clasificar las clases invisibles utilizando el conocimiento de las clases vistas y un espacio semántico.
El modelo se entrena en las clases vistas y sus correspondientes representaciones de características (es decir, utilizando datos preprocesados de un Conjunto de datos utilizado para la formación). Por ejemplo, en la clasificación de textos, el modelo aprende a asociar palabras con valores emocionales. Del mismo modo, en Computer Vision, el modelo extrae las características de las imágenes para crear un espacio vectorial.
Con Zero Shot Learning, el modelo utiliza este conocimiento aprendido para clasificar los objetos que no se vieron. Para ello, mapea las clases invisibles en el mismo espacio semántico que las clases vistas. Este espacio se crea con frecuencia utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural, como un modelo de lenguaje previamente entrenado. Por ejemplo, si el modelo ha aprendido acerca de los perros y necesita clasificar a un gato, utiliza sus conocimientos actuales sobre los animales para hacer una predicción. El modelo combina la clase invisible, «gato», con su representación semántica correspondiente, como «un animal pequeño y peludo con bigotes y cola».
Por lo tanto, Zero Shot Learning combinaaprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural Y el transferencia de aprendizaje para permitir que los modelos reconozcan objetos o clases que no se ven. Este poderoso enfoque abre nuevas posibilidades para una variedad de aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta el análisis de sentimientos.
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¿Cuál es la importancia de los métodos de Zero Shot Learning?
La importancia de Zero Shot Learning radica en su capacidad para superar las limitaciones de los modelos tradicionales de aprendizaje automático. Estas son algunas de las principales razones por las que la contribución de ZSL es importante:
Escalabilidad
Zero Shot Learning permite a los modelos reconocer una gran cantidad de objetos o clases sin requerir extensas etiquetas de datos de entrenamiento para cada uno. Esto hace que sea altamente escalable y eficiente.
Flexibilidad
La ZSL puede gestionar clases nuevas e invisibles que los modelos tradicionales no pueden gestionar. Esta flexibilidad permite que los modelos se adapten a los entornos cambiantes y aprendan nuevos conceptos con el tiempo.
Coste de anotación reducido
La anotación de datos es un proceso costoso y lento. Zero Shot Learning reduce la necesidad de anotar datos porque puede aprender de las bases de conocimiento y las representaciones semánticas existentes. Esto no significa que vaya a prescindir por completo de los datos anotados, pero dedicará menos tiempo al proceso de anotación a producir datos cualitativos, en lugar de tratar con volúmenes de datos muy grandes (cientos de miles o millones).
Aprendizaje similar al de los humanos
Zero Shot Learning imita la forma en que los humanos aprenden, utilizando el conocimiento lingüístico previo y el contexto para reconocer objetos nuevos. Esto lo convierte en una herramienta muy útil en el desarrollo de una inteligencia artificial más humana.
Aplicaciones ampliadas
La ZSL tiene aplicaciones potenciales en una variedad de campos, como la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y la clasificación de textos. Se puede usar para tareas como el reconocimiento de imágenes, el análisis de sentimientos y la traducción de idiomas.
💡 En general, Zero Shot Learning es un enfoque poderoso que aborda los desafíos de los modelos tradicionales de aprendizaje automático. Al permitir que los modelos reconozcan clases invisibles y aprendan del conocimiento existente, La ZSL ofrece una solución escalable, flexible y rentable para diversas aplicaciones.
¿Cómo se pone en práctica Zero Shot Learning?
Si nos ha seguido hasta aquí, ha entendido que Zero Shot Learning (ZSL) es un paradigma de aprendizaje único que permite que un modelo de aprendizaje automático reconozca clases invisibles sin ningún ejemplo de entrenamiento etiquetado. Esta es una guía paso a paso sobre cómo practicar Zero Shot Learning, dividida en dos pasos principales:formación Y elinferencia.
Etapa formativa
a. Opiniones de clase
El primer paso de la etapa de formación implica recopilar datos de las vistas de clases. Estas son las clases para las que la modelo está capacitada para aprender. El modelo aprende a extraer características y a reconocer patrones de estas clases.
b. Información auxiliar
Como no hay instancias etiquetadas para las clases invisibles, se necesita información adicional para resolver el problema deAprendizaje Zero Shot. Esta información complementaria puede estar en forma de descripciones, información semántica o incrustaciones de palabras y debe contener información sobre cualquier clase que no se vea.
c. Representación de características
El modelo está entrenado para aprender una representación de las características de cada clase vista utilizando los datos de entrenamiento etiquetados. El objetivo es Mapper cada clase vista tiene un espacio vectorial de alta dimensión, también conocido como espacio semántico.
Etapa de inferencia
a. Clases no vistas
Durante la inferencia, el modelo se presenta con datos de las clases no vistas, en las que no se ha entrenado. El objetivo es generalizar el conocimiento aprendido de las clases visibles a las clases invisibles.
b. Cartografía Espacio semántico
La información auxiliar sobre las clases invisibles se usa para mapearlas en el mismo espacio vectorial de alta dimensión que las clases vistas. Esto permite al modelo comparar y contrastar los diferentes conjuntos de clases vistas y no vistas en un espacio común.
c. Clasificación
El modelo utiliza las representaciones de características aprendidas durante el entrenamiento y la información auxiliar proporcionada durante la inferencia para clasificar las muestras de datos no vistas. Para ello, encuentra la correspondencia más cercana entre los vectores de características de las clases no vistas y las clases vistas en el espacio semántico.
💡 Zero Shot Learning es un proceso de dos pasoss que implica entrenar un modelo de aprendizaje automático en las clases vistas y utilizar información auxiliar para generalizar el conocimiento aprendido a las clases no vistas. Al mapear las clases visibles e invisibles en un espacio semántico común, el modelo puede comparar y clasificar nuevos datos de muestra, incluso si pertenecen a clases que nunca ha conocido antes.
¿Cómo selecciono el mejor método de Zero Shot Learning?
Para seleccionar el mejor método de ZSL, es esencial comprender los diferentes tipos de métodos disponibles y sus puntos fuertes. A continuación, analizamos los dos enfoques principales utilizados para resolver los problemas de reconocimiento de Zero Shot: los métodos basados en clasificadores y métodos basados en instancias.
Métodos basados en clasificadores
Métodos de correspondencia
Estos métodos crean un clasificador para las clases invisibles mediante el aprendizaje de una función de correspondencia entre los prototipos de clase en el espacio semántico y los clasificadores binarios de «uno contra el resto» en el espacio de características. Se adaptan a situaciones en las que cada clase tiene un prototipo único en el espacio semántico.
Métodos de relación
Estos métodos crean un clasificador para las clases invisibles en función de sus relaciones entre clases y dentro de ellas en el espacio de características y el espacio semántico. Son ideales cuando se pueden obtener relaciones entre las clases visibles e invisibles calculando las relaciones entre los prototipos correspondientes.
Métodos combinados
Estos métodos crean un clasificador para las clases invisibles mediante la combinación de clasificadores para los elementos básicos utilizados para formar las clases. Son particularmente adecuados para los espacios semánticos en los que cada clase es una combinación de elementos básicos.
Métodos basados en instancias
Métodos de proyección
Estos métodos obtienen instancias etiquetadas para clases invisibles proyectando tanto las instancias del espacio de características como los prototipos del espacio semántico en un espacio compartido. Son útiles cuando las instancias de entrenamiento etiquetadas en el espacio de características pertenecen a las clases vistas y los prototipos de las clases visibles e invisibles están disponibles en el espacio semántico.
Métodos de préstamo de instancias
Estos métodos toman prestadas instancias etiquetadas de clases similares para obtener instancias etiquetadas para clases que no se ven. Son adecuados cuando hay similitudes entre las clases, y las instancias de clases similares se pueden usar como instancias positivas para la formación de clasificadores.
Métodos de síntesis
Estos métodos sintetizan pseudoinstancias para clases invisibles utilizando diferentes estrategias, como suponer que las instancias de cada clase siguen una distribución determinada. Son útiles cuando se pueden estimar los parámetros de distribución de clases invisibles y se pueden sintetizar instancias de clases invisibles.
Factores a tener en cuenta a la hora de elegir el mejor método de Zero Shot Learning
Tipo de problema
Comprenda la naturaleza del problema y el tipo de datos que tiene. Esto le ayudará a determinar si un método basado en el clasificador o en la instancia es más apropiado.
Espacio semántico
Considera la estructura del espacio semántico (es decir, una representación matemática, normalmente en forma de vectores de alta dimensión, que captura el significado y las relaciones entre los diferentes conceptos) y si es apropiada para el método elegido. Por ejemplo, los métodos de combinación son más adecuados para los espacios semánticos en los que cada clase es una combinación de elementos básicos.
Disponibilidad de datos
Evalúe la disponibilidad de instancias de capacitación etiquetadas para las clases vistas y prototipos para las clases vistas y no vistas. Esto le ayudará a determinar qué método es más factible teniendo en cuenta los datos disponibles.
👉 Al final, seleccionar el mejor método de Zero Shot Learning depende del problema de aprendizaje o del tipo, delespacio semántico Y del disponibilidad de datos. Al comprender las fortalezas y debilidades de cada enfoque, puede elegir el método más apropiado para su caso de uso específico.
Posibles desafíos encontrados en Zero Shot Learning
El Zero-Shot Learning (ZSL) es una técnica poderosa, pero presenta algunos desafíos que pueden afectar su rendimiento. A continuación, analizamos algunos problemas comunes a los que se puede enfrentar cuando se entrena para aplicar el Zero Shot Learning en la práctica.
Problema de sesgo
Durante la fase de entrenamiento, el modelo solo está expuesto a las clases vistas, lo que puede resultar en un sesgo hacia la predicción de muestras de datos que no se ven como una de las clases vistas. Este problema se agudiza cuando el modelo se evalúa con muestras de ambas clases observadas y no vistas durante las pruebas.
Retraso de dominio
Los modelos ZSL están diseñados para extender los modelos previamente entrenados a nuevas clases a medida que los datos estén disponibles gradualmente. Sin embargo, la distribución estadística de los datos del conjunto de entrenamiento (clases vistas) y del conjunto de prueba (clases vistas o no vistas) puede ser significativamente diferente, lo que provoca un problema de retraso de dominio.
Problema de Hubness
El problema de Hubness proviene de lo que podría denominarse la «maldición de la dimensionalidad» asociada a la búsqueda del vecino más cercano. En los datos de alta dimensión, algunos puntos, denominados Mazas, aparecen con frecuencia en el conjunto de k vecinos más cercanos a otros puntos. En la ZSL, el Hubness puede ocurrir debido a dos factores:
1. Características y semántica de entrada de alta dimensión
Cuando los vectores de alta dimensión se proyectan en un espacio de baja dimensión, la varianza se reduce, lo que hace que los puntos mapeados se agrupen en un Hub.
2. Uso de la regresión de picos
La regresión de crestas, ampliamente utilizada en Zero Shot Learning, puede inducir una Hubness, lo que lleva a un sesgo en las predicciones, ya que solo se predicen unas pocas clases la mayor parte del tiempo, independientemente de la consulta.
Pérdida semántica
Durante el entrenamiento en las clases vistas, el modelo solo aprende los atributos que son esenciales para distinguir estas clases. Sin embargo, es posible que parte de la información latente no se aprenda si no contribuye de manera significativa al proceso de toma de decisiones. Esta información puede ser decisiva a la hora de realizar pruebas en clases invisibles, lo que provoca una pérdida semántica.
Por ejemplo, un clasificador de gatos y perros se centra en atributos como la apariencia facial y la estructura corporal. El hecho de que ambos sean animales de cuatro patas no es un atributo distintivo. Sin embargo, puede ser un factor decisivo importante si la clase que no se ha visto es «humana» durante las pruebas.
🤔 Para superar estos desafíos, los investigadores desarrollan constantemente nuevos métodos y técnicas para mejorar el rendimiento de los modelos de Zero-Shot Learning. Al comprender estas limitaciones, los profesionales de la IA pueden tomar decisiones informadas a la hora de aplicar la ZSL a sus casos de uso específicos.
Las 12 mejores aplicaciones de aprendizaje de Zero Shot
El Zero-Shot Learning (ZSL) es una técnica versátil con numerosas aplicaciones en diversos campos. Estas son las 12 aplicaciones principales de Zero Shot Learning :
Clasificación de imágenes
La ZSL permite a los clasificadores de imágenes reconocer objetos de clases invisibles mediante la explotación de la información semántica, lo que la hace adecuada para aplicaciones en las que los datos etiquetados son escasos.
Detección de objetos
En Computer Vision, Zero Shot Learning se puede utilizar para tareas de detección de objetos, por ejemplo, al permitir que los modelos identifiquen objetos de clases que no se ven en las imágenes y videos.
Clasificación de textos
La ZSL se puede aplicar a problemas de clasificación de textos, donde puede clasificar documentos u oraciones en clases invisibles en función de sus representaciones semánticas.
Análisis de sentimientos
En el procesamiento del lenguaje natural, la ZSL se puede utilizar para el análisis de sentimientos, lo que permite a los modelos comprender los sentimientos relacionados con nuevos temas o productos sin datos de entrenamiento explícitos.
Recuperación de información
Zero Shot Learning puede mejorar los sistemas de recuperación de información al permitirles identificar documentos o puntos de datos relevantes de clases o categorías invisibles.
Traducción automática
Zero Shot Learning se puede aplicar a las tareas de traducción automática, lo que permite a los modelos lingüísticos traducir idiomas sin corpus paralelos mediante la explotación de representaciones semánticas compartidas.
Reconocimiento de entidades nombradas
En la PNL, Zero Shot Learning se puede utilizar para el reconocimiento de entidades con nombre, lo que permite a los modelos identificar entidades de clases invisibles, como nombres de nuevas organizaciones o productos.
Reconocimiento de voz
Zero Shot Learning puede mejorar los sistemas de reconocimiento de voz al permitirles reconocer palabras o frases de clases invisibles en función de sus representaciones semánticas.
Sistemas de recomendación
Zero Shot Learning puede mejorar los sistemas de recomendación al sugerir artículos de clases o categorías invisibles en función de las preferencias del usuario y la información semántica.
Diagnóstico médico
En el campo de la salud, la ZSL se puede aplicar a tareas de diagnóstico médico, lo que permite a los modelos identificar enfermedades o afecciones raras en función de su similitud semántica con las enfermedades conocidas.
Descubrimiento de fármacos
Zero Shot Learning se puede utilizar en el descubrimiento de fármacos para predecir las interacciones entre los fármacos y las proteínas diana para compuestos novedosos que no se han visto.
Vehículos autónomos
El ZSL puede mejorar las capacidades de percepción de los vehículos autónomos, permitiéndoles reconocer y responder a objetos o escenarios que no se ven en la carretera.
Estas aplicaciones demuestran el potencial del Zero-Shot Learning para revolucionar varios campos al permitir que los modelos se generalicen a clases invisibles y se adapten a nuevas situaciones con datos de entrenamiento limitados o inexistentes.
Conclusión
En conclusión, Zero-Shot Learning (ZSL) es un enfoque de aprendizaje automático potente y versátil que permite a los modelos reconocer y clasificar objetos o conceptos de clases invisibles mediante la explotación de la información semántica y las representaciones compartidas. Al abordar los desafíos de los métodos tradicionales de aprendizaje supervisado, el ZSL abre nuevas posibilidades para diversas aplicaciones en la visión artificial, el procesamiento del lenguaje natural y otros campos.
A pesar de algunas limitaciones, como los sesgos, el retraso del dominio y Hubness, la investigación y los avances continuos en las técnicas de ZSL mejoran constantemente su rendimiento y aplicabilidad. Como hemos visto en las 12 aplicaciones principales del ZSL, este innovador paradigma de aprendizaje tiene el potencial de revolucionar varios sectores, desde la clasificación de imágenes y la detección de objetos hasta el análisis de sentimientos y el descubrimiento de fármacos.
Con su capacidad para adaptarse a nuevas situaciones y generalizar a clases invisibles, Zero-Shot Learning desempeñará un papel importante en la configuración del futuro de la inteligencia artificial.
