Hispanopedia Wiki
Articulo de referencia

Aprendizaje basado en errores

En el aprendizaje por refuerzo , el aprendizaje basado en errores es un método para ajustar los parámetros de un modelo ( agente inteligente ) en función de la diferencia entre ...

Hispanopedia WikiContenido en espanolLectura gratuita

En el aprendizaje por refuerzo , el aprendizaje basado en errores es un método para ajustar los parámetros de un modelo ( agente inteligente ) en función de la diferencia entre sus resultados de salida y la verdad fundamental . Estos modelos se distinguen porque dependen de la retroalimentación del entorno, en lugar de etiquetas o categorías explícitas. [ 1 ] Se basan en la idea de que la adquisición del lenguaje implica la minimización del error de predicción (MPSE). [ 2 ] Al aprovechar estos errores de predicción, los modelos refinan consistentemente las expectativas y disminuyen la complejidad computacional. Normalmente, estos algoritmos son operados por el algoritmo GeneRec. [ 3 ]

El aprendizaje basado en errores tiene amplias aplicaciones en las ciencias cognitivas y la visión por computadora . Estos métodos también han encontrado una aplicación exitosa en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), incluyendo áreas como el etiquetado de partes del discurso , [ 4 ] el análisis sintáctico , [ 4 ] el reconocimiento de entidades nombradas (REN), [ 5 ] la traducción automática (TA), [ 6 ] el reconocimiento de voz (RH), [ 4 ] y los sistemas de diálogo . [ 7 ]

Definición formal

Los modelos de aprendizaje basados ​​en errores son aquellos que se basan en la retroalimentación de los errores de predicción para ajustar las expectativas o los parámetros de un modelo. Los componentes clave del aprendizaje basado en errores incluyen los siguientes:

  • Un conjuntoS{\displaystyle S}de estados que representan las diferentes situaciones que el alumno puede encontrar.
  • Un conjuntoA{\displaystyle A}de las acciones que el alumno puede realizar en cada estado.
  • Una función de predicciónPAG(s,a){\displaystyle P(s,a)}que proporciona la predicción actual del alumno sobre el resultado de tomar acción.a{\displaystyle a}en el estados{\displaystyle s}.
  • Una función de errormi(o,pag){\displaystyle E(o,p)}que compara el resultado realo{\displaystyle o}con la predicciónpag{\displaystyle p}y produce un valor de error.
  • Una regla de actualizaciónU(pag,mi){\displaystyle U(p,e)}que ajusta la predicciónpag{\displaystyle p}a la luz del errormi{\displaystyle e}. [ 2 ]

Algoritmos

Los algoritmos de aprendizaje basados ​​en errores se refieren a una categoría de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que aprovechan la disparidad entre la salida real y la salida esperada de un sistema para regular sus parámetros. Generalmente aplicados en el aprendizaje supervisado, estos algoritmos reciben un conjunto de pares entrada-salida para facilitar el proceso de generalización. [ 2 ]

El algoritmo de aprendizaje de retropropagación de errores, ampliamente utilizado, se conoce como GeneRec , un algoritmo de recirculación generalizado empleado principalmente para la predicción de genes en secuencias de ADN . Muchos otros algoritmos de aprendizaje basados ​​en errores se derivan de versiones alternativas de GeneRec. [ 3 ]

Aplicaciones

Ciencia cognitiva

Los modelos de aprendizaje basados ​​en errores, más sencillos, capturan eficazmente fenómenos cognitivos humanos complejos y anticipan comportamientos difíciles de observar. Proporcionan un mecanismo flexible para modelar el proceso de aprendizaje del cerebro, que abarca la percepción , la atención , la memoria y la toma de decisiones . Al utilizar los errores como señales de guía, estos algoritmos se adaptan hábilmente a las cambiantes demandas y objetivos del entorno, capturando regularidades y estructuras estadísticas. [ 2 ]

Además, la ciencia cognitiva ha propiciado la creación de nuevos algoritmos de aprendizaje basados ​​en errores que son biológicamente aceptables y computacionalmente eficientes . Estos algoritmos, que incluyen redes de creencias profundas , redes neuronales de impulsos y computación de reservorio , siguen los principios y las limitaciones del cerebro y el sistema nervioso. Su objetivo principal es capturar las propiedades y la dinámica emergentes de los circuitos y sistemas neuronales . [ 2 ] [ 8 ]

visión por computadora

La visión por computadora es una tarea compleja que implica comprender e interpretar datos visuales, como imágenes o videos. [ 9 ]

En el contexto del aprendizaje basado en errores, el modelo de visión artificial aprende de los errores que comete durante el proceso de interpretación. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso repetido de aprendizaje a partir de errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [ 9 ]

Para que el PLN tenga un buen desempeño en visión artificial, emplea técnicas de aprendizaje profundo. Esta forma de visión artificial a veces se denomina visión artificial neuronal (VAN), ya que utiliza redes neuronales. Por lo tanto, la VAN interpreta datos visuales basándose en un enfoque estadístico de ensayo y error, y puede manejar el contexto y otras sutilezas de los datos visuales. [ 9 ]

Procesamiento del lenguaje natural

Etiquetado de partes de la oración

El etiquetado de partes de la oración (POS, por sus siglas en inglés) es un componente crucial en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Ayuda a resolver la ambigüedad del lenguaje humano en diferentes niveles de análisis. Además, su resultado (datos etiquetados) puede utilizarse en diversas aplicaciones de PLN, como la extracción de información , la recuperación de información , la respuesta a preguntas , el reconocimiento de voz , la conversión de texto a voz, el análisis sintáctico parcial y la corrección gramatical. [ 4 ]

Análisis sintáctico

El análisis sintáctico en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) consiste en dividir un texto en fragmentos más pequeños ( frases ) según las reglas gramaticales. Si una oración no se puede analizar sintácticamente, puede contener errores gramaticales.

En el contexto del aprendizaje basado en errores, el analizador sintáctico aprende de los errores que comete durante el proceso de análisis. Cuando se encuentra un error, el analizador actualiza su modelo interno para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprendizaje a partir de errores ayuda a mejorar el rendimiento del analizador con el tiempo. [ 4 ]

En conclusión, el aprendizaje basado en errores desempeña un papel crucial en la mejora de la precisión y la eficiencia de los analizadores sintácticos de PLN, ya que les permite aprender de sus errores y adaptar sus modelos internos en consecuencia.

Reconocimiento de entidades nombradas (NER)

El NER es la tarea de identificar y clasificar entidades (como personas, lugares, organizaciones, etc.) en un texto. El aprendizaje basado en errores puede ayudar al modelo a aprender de sus falsos positivos y falsos negativos y mejorar su exhaustividad y precisión en (NER). [ 5 ]

En el contexto del aprendizaje basado en errores, la importancia del NER es muy profunda. Los métodos tradicionales de etiquetado de secuencias identifican entidades anidadas capa por capa. Si se produce un error en el reconocimiento de una entidad interna , puede conducir a una identificación incorrecta de la entidad externa, lo que da lugar a un problema conocido como propagación de errores de entidades anidadas. [ 10 ] [ 11 ]

Aquí es donde el rol del NER se vuelve crucial en el aprendizaje basado en errores. Al reconocer y clasificar entidades con precisión, puede ayudar a minimizar estos errores y mejorar la precisión general del proceso de aprendizaje. Además, los métodos NER basados ​​en aprendizaje profundo han demostrado ser más precisos, ya que son capaces de ensamblar palabras, lo que les permite comprender mejor la relación semántica y sintáctica entre varias palabras. [ 10 ] [ 11 ]

Traducción automática

La traducción automática es una tarea compleja que implica la conversión de texto de un idioma a otro. [ 6 ] En el contexto del aprendizaje basado en errores, el modelo de traducción automática aprende de los errores que comete durante el proceso de traducción. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprendizaje a partir de errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [ 12 ]

Reconocimiento de voz

El reconocimiento de voz es una tarea compleja que implica convertir el lenguaje hablado en texto escrito. En el contexto del aprendizaje basado en errores, el modelo de reconocimiento de voz aprende de los errores que comete durante el proceso. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprendizaje a partir de errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [ 13 ]

Sistemas de diálogo

Los sistemas de diálogo son una tarea popular en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), ya que tienen aplicaciones prometedoras en la vida real. Sin embargo, también son tareas complejas, puesto que implican muchas tareas de PLN que merecen ser estudiadas.

En el contexto del aprendizaje basado en errores, el sistema de diálogo aprende de los errores que comete durante el proceso de diálogo. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprendizaje a partir de errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [ 7 ]

Ventajas

El aprendizaje basado en errores tiene varias ventajas sobre otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático:

  • Pueden aprender de la retroalimentación y corregir sus errores, lo que los hace adaptables y resistentes al ruido y a los cambios en los datos.
  • Pueden manejar conjuntos de datos grandes y de alta dimensionalidad , ya que no requieren ingeniería de características explícita ni conocimiento previo de la distribución de los datos.
  • Pueden lograr una alta precisión y rendimiento, ya que pueden aprender relaciones complejas y no lineales entre la entrada y la salida. [ 2 ]

Limitaciones

Si bien el aprendizaje basado en errores tiene sus ventajas, sus algoritmos también presentan las siguientes limitaciones:

  • Pueden sufrir de sobreajuste , lo que significa que memorizan los datos de entrenamiento y no logran generalizar a datos nuevos y desconocidos. Esto se puede mitigar mediante técnicas de regularización , como agregar un término de penalización a la función de pérdida o reducir la complejidad del modelo. [ 14 ]
  • Pueden ser sensibles a la elección de la función de error , la tasa de aprendizaje , la inicialización de los pesos y otros hiperparámetros , lo que puede afectar la convergencia y la calidad de la solución. Esto requiere un ajuste y experimentación cuidadosos, o bien el uso de métodos adaptativos que ajusten los hiperparámetros automáticamente.
  • Pueden ser computacionalmente costosos y consumir mucho tiempo, especialmente para modelos no lineales y profundos, ya que requieren múltiples iteraciones (repeticiones) y cálculos para actualizar los pesos del sistema. Esto se puede mitigar utilizando computación paralela y distribuida , o utilizando hardware especializado como GPU o TPU. [ 2 ]

Véase también

Referencias

  1. ↑ Sadre, Ramin; Pras, Aiko (19 de junio de 2009). Escalabilidad de redes y servicios: Tercera Conferencia Internacional sobre Infraestructura Autónoma, Gestión y Seguridad, AIMS 2009 Enschede, Países Bajos, 30 de junio - 2 de julio de 2009, Actas . Springer. ISBN 978-3-642-02627-0.
  2. 1 2 3 4 5 6 7 Hoppe, Dorothée B.; Hendriks, Petra; Ramscar, Michael; van Rij, Jacolien (2022-10-01). " Una exploración del aprendizaje impulsado por errores en redes simples de dos capas desde una perspectiva de aprendizaje discriminativo" . Behavior Research Methods . 54 (5): 2221– 2251. doi : 10.3758/s13428-021-01711-5 . ISSN 1554-3528 . PMC 9579095. PMID 35032022 .   
  3. 1 2 O'Reilly, Randall C. (1996-07-01). "Aprendizaje impulsado por errores biológicamente plausible utilizando diferencias de activación local: el algoritmo de recirculación generalizado". Neural Computation . 8 (5): 895– 938. doi : 10.1162/neco.1996.8.5.895 . ISSN 0899-7667 . 
  4. 1 2 3 4 5 Mohammad, Saif y Ted Pedersen. « Combinación de características léxicas y sintácticas para la desambiguación supervisada del sentido de las palabras ». Actas de la Octava Conferencia sobre Aprendizaje Computacional del Lenguaje Natural (CoNLL-2004) en HLT-NAACL 2004. 2004. APA
  5. 1 2 Florian, Radu, et al. " Reconocimiento de entidades nombradas mediante combinación de clasificadores ". Actas de la séptima conferencia sobre aprendizaje del lenguaje natural en HLT-NAACL 2003. 2003.
  6. 1 2 Rozovskaya, Alla y Dan Roth. " Corrección de errores gramaticales: traducción automática y clasificadores " . Actas de la 54.ª Reunión Anual de la Asociación de Lingüística Computacional (Volumen 1: Artículos extensos) . 2016.
  7. 1 2 Iosif, Elías; Klasinas, Ioannis; Athanasopoulou, Georgia; Palogiannidi, Elisavet; Georgiladakis, Spiros; Louka, Katerina; Potamianos, Alexandros (1 de enero de 2018). "Comprensión del habla para sistemas de diálogo hablado: de la recolección de corpus a la inducción de reglas gramaticales" . Habla y lenguaje informático . 47 : 272–297 . doi : 10.1016/j.csl.2017.08.002 . ISSN 0885-2308 . 
  8. ↑ Bengio, Y. (2009). Aprendizaje de arquitecturas profundas para IA. Foundations and trends® in Machine Learning, 2(1), 1-127
  9. 1 2 3 Voulodimos, Athanasios; Doulamis, Nikolaos; Doulamis, Anastasios; Protopapadakis, Eftychios (2018-02-01). "Aprendizaje profundo para la visión por computadora: una breve revisión" . Inteligencia computacional y neurociencia . 2018 e7068349. doi : 10.1155/2018/7068349 . ISSN 1687-5265 . PMC 5816885. PMID 29487619 .   
  10. 1 2 Chang, Haw-Shiuan; Vembu, Shankar; Mohan, Sunil; Uppaal, Rheeya; McCallum, Andrew (2020-09-01). "Uso de la predicción de decaimiento de errores para superar problemas prácticos del aprendizaje activo profundo para el reconocimiento de entidades nombradas" . Machine Learning . 109 (9): 1749– 1778. arXiv : 1911.07335 . doi : 10.1007/s10994-020-05897-1 . ISSN 1573-0565 . 
  11. 1 2 Gao, Wenchao; Li, Yu; Guan, Xiaole; ​​Chen, Shiyu; Zhao, Shanshan (2022-08-25). "Investigación sobre el reconocimiento de entidades nombradas basado en el aprendizaje multitarea y el mecanismo biafín" . Inteligencia computacional y neurociencia . 2022 e2687615. doi : 10.1155/2022/2687615 . ISSN 1687-5265 . PMC 9436550. PMID 36059424 .   
  12. ^ Bronceado, Zhixing; Wang, Shuo; Yang, Zonghan; Chen, pandilla; Huang, Xuancheng; Sol, Maosong; Liu, Yang (1 de enero de 2020). "Traducción automática neuronal: una revisión de métodos, recursos y herramientas" . IA abierta . 1 : 5– 21. arXiv : 2012.15515 . doi : 10.1016/j.aiopen.2020.11.001 . ISSN 2666-6510 . 
  13. ↑ A. Thakur, L. Ahuja, R. Vashisth y R. Simon, " NLP & AI Speech Recognition: An Analytical Review ", 10.ª Conferencia Internacional sobre Computación para el Desarrollo Global Sostenible (INDIACom) , Nueva Delhi, India, 2023, págs. 1390-1396.
  14. ↑ Ajila, Samuel A.; Lung, Chung-Horng; Das, Anurag (2022-06-01). "Análisis de algoritmos de aprendizaje automático basados ​​en errores en la detección y categorización de anomalías de red". Annals of Telecommunications . 77 (5): 359– 370. Bibcode : 2022AnTel..77..359A . doi : 10.1007/s12243-021-00836-0 . ISSN 1958-9395 .