Para aplicar técnicas de deep learning de manera efectiva, no basta con conocer los algoritmos; también es crucial saber cómo elegir el algoritmo adecuado y cómo mejorar un sistema de aprendizaje a partir de la retroalimentación obtenida de los experimentos. Aquí te presento una guía básica basada en las recomendaciones del capítulo sobre Metodología Práctica del libro "Deep Learning":
Definir Objetivos y Métricas de Desempeño:
- Establece los objetivos claros y las métricas de error que guiarán tus acciones futuras.
- Ten en cuenta que en la mayoría de las aplicaciones es imposible alcanzar un error absoluto cero debido a la naturaleza estocástica de los sistemas y la información incompleta en los datos de entrada.
Sistema de Extremo a Extremo:
- Desarrolla rápidamente un sistema funcional de extremo a extremo para medir y evaluar métricas de desempeño.
- Instrumenta bien el sistema para identificar cuellos de botella en el rendimiento y diagnosticar si los problemas son debidos a sobreajuste, subajuste o defectos en los datos o el software.
Ajustes Incrementales:
- Realiza cambios incrementales basados en hallazgos específicos, como reunir más datos, ajustar hiperparámetros o cambiar algoritmos.
- El enfoque incremental es clave para mejorar el sistema de manera sistemática y eficiente.
Ejemplo de Aplicación: Sistema de Transcripción de Números de Dirección en Street View
Un ejemplo práctico es el sistema de Google que utiliza redes convolucionales para reconocer números de direcciones en fotos de Street View, mejorando así la base de datos de Google Maps.
Métricas de Desempeño:
- Determina la métrica de error adecuada para tu aplicación, como la precisión o el costo total de errores.
- Usa métricas avanzadas como la curva PR (Precisión-Recuperación) y el F-score cuando sea necesario, especialmente en tareas de clasificación de eventos raros.
Modelos Base Predeterminados:
- Elige el modelo adecuado según la estructura de tus datos. Por ejemplo, usa redes feedforward para vectores de tamaño fijo o redes convolucionales para imágenes.
- Implementa técnicas de regularización desde el inicio, como el abandono (dropout) y la normalización por lotes (batch normalization).
Recolección de Más Datos:
- Evalúa si la obtención de más datos mejorará significativamente el desempeño del modelo. Si el rendimiento en el conjunto de entrenamiento es pobre, primero intenta aumentar la capacidad del modelo antes de recolectar más datos.
- Si el rendimiento en el conjunto de prueba es considerablemente peor que en el de entrenamiento, recolectar más datos suele ser una solución efectiva.
Selección de Hiperparámetros:
- Ajusta manualmente los hiperparámetros entendiendo su relación con el error de entrenamiento, el error de generalización y los recursos computacionales.
- Enfócate en ajustar la tasa de aprendizaje, ya que es uno de los hiperparámetros más importantes.
La metodología práctica en deep learning implica una combinación de elegir el modelo y los algoritmos adecuados, establecer un sistema funcional rápidamente, realizar ajustes incrementales basados en datos empíricos y ajustar cuidadosamente los hiperparámetros. Este enfoque sistemático es esencial para desarrollar aplicaciones efectivas y eficientes en el campo de la IA.
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