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    • Aprendizaje por Transferencia

      Aprendizaje por transferencia


      En algunos casos, puede dedicar mucho tiempo y recursos a desarrollar y refinar modelos como los modelos de redes neuronales que se utilizan para las tareas de visión artificial y procesamiento del lenguaje natural (PLN). Tal vez necesite desarrollar un nuevo modelo para resolver un problema similar. O es posible que tenga que actualizar un modelo antiguo, quizás uno que ya no funciona de manera óptima por la desviación del concepto.

      En lugar de empezar de nuevo desde cero, podría comenzar la nueva tarea basándose en el modelo anterior. El uso de un modelo de aprendizaje automático anterior como base para un nuevo modelo se llama aprendizaje por transferencia. Con este enfoque se puede acelerar el proceso de entrenamiento y mejorar el rendimiento de su modelo nuevo.

      Figura 1. El proceso de aprendizaje por transferencia.