Estás leyendo la publicación: ¿Cómo construir un modelo robusto de ML utilizando el aprendizaje del plan de estudios?
El procedimiento de aprendizaje de todo tipo de programa de aprendizaje automático está relacionado en algún lugar con el comportamiento y la forma de aprender de los humanos. Por ejemplo, un modelo de clasificación de imágenes nos informa sobre la clase de la imagen como un humano utilizando el conocimiento adquirido por los humanos en forma de datos. El aprendizaje del plan de estudios también es un tipo de aprendizaje automático que entrena el modelo de tal manera que los humanos se entrenan usando su sistema educativo. En este artículo, vamos a discutir el aprendizaje curricular. Los puntos principales que se discutirán en el artículo se enumeran a continuación.
Tabla de contenidos
- Acerca del aprendizaje curricular
- Efectividad del aprendizaje del currículo
- Un ejemplo simple de aprendizaje curricular.
- Casos de uso del aprendizaje curricular
Comencemos por comprender el aprendizaje del currículo.
¿Sobre el aprendizaje curricular?
El aprendizaje del plan de estudios se puede considerar como un tipo de procedimiento de aprendizaje automático inspirado en la estrategia de aprendizaje de los humanos. Sin embargo, todos los demás métodos de aprendizaje automático también están inspirados en algunos de los métodos de aprendizaje de los humanos, pero este aprendizaje es un enfoque para hacer que las máquinas aprendan progresivamente. Como humanos, sabemos que comenzamos a aprender usando algunos ejemplos simples y, en el momento en que somos capaces de entender ejemplos complejos también. De manera similar, este tipo de aprendizaje utiliza ejemplos simples a ejemplos complejos para hacer que una máquina aprenda sobre cualquier tarea.
También podemos entender este aprendizaje como el proceso de entrenar modelos de aprendizaje automático utilizando aspectos más fáciles de la tarea o subtareas más fáciles y luego de este entrenamiento aumentando el nivel de complejidad gradualmente. Podemos tomar un ejemplo de este tipo de aprendizaje haciendo que una máquina aprenda arquitecturas gramaticales. Al principio, podemos introducir un conocimiento limitado de gramática en una red neuronal recurrente, pero luego podemos expandir los recursos de aprendizaje gradualmente a medida que la red aprende previamente con un conocimiento limitado. Esta estrategia de aprendizaje es muy importante para la psicología del desarrollo en las máquinas.
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Efectividad del aprendizaje del currículo
En los procesos generales de aprendizaje automático, encontramos la existencia de grandes conjuntos de datos. Estos conjuntos de datos son suficientes para hacer que una máquina aprenda, pero el problema ocurre con los modelos. Si los modelos no están bien parametrizados pueden representar una mayor cantidad de pérdidas y errores. Modelar datos completos de una sola vez puede ser una tarea muy difícil cuando esperamos una mayor precisión de los modelos. Además, hay problemas como el modelado lento, la falta de convergencia, etc. Estas son todas las cosas que enfrentamos con el modelado general.
Por los puntos anteriores, podemos decir que este aprendizaje es un proceso donde los datos que estamos proporcionando al modelo van aumentando gradualmente con la complejidad de los ejemplos. Cuando en un punto miramos los datos que estamos proporcionando al modelo, puede consistir en una cantidad muy baja de ejemplos o muestras y aquí podemos ver los cambios en la robustez y la convergencia de los modelos.
Además, el modelo ya se aprende con ejemplos sencillos. Hay mayores posibilidades de mejorar la precisión del modelo cuando estamos empujando los datos gradualmente. Podemos entender la efectividad de este tipo de aprendizaje tomando un ejemplo simple del entrenamiento de animales en la vida real. Aplicar todo el conocimiento de una sola vez puede confundir al animal, pero aplicar el conocimiento con dificultad gradualmente creciente puede hacer que el animal esté bien entrenado para cualquier tarea.
Un ejemplo simple de aprendizaje curricular.
Este apartado nos permitirá saber cómo podemos proceder para realizar el aprendizaje curricular. Digamos que hemos preparado una red neuronal convolucional donde la red consta de capas convolucionales y una capa completamente conectada con algunas neuronas y una capa de salida. Este tipo de red puede volverse muy difícil de entrenar utilizando datos de alta dimensión y también puede limitarse para proporcionar una precisión de hasta 50 a 60%.
Consideremos los datos de CIFAR-10. Como sabemos que hay 10 clases de imágenes en los datos y para nuestro modelo, algunas de las clases son más difíciles de aprender. En este escenario, podemos entrenar nuestro modelo usando clases que son fáciles de aprender. Por ejemplo, se pueden aprender fácilmente 6 clases de 10 clases, por lo que podemos comenzar a entrenar usando 6 clases y después de esto, podemos introducir nuevas clases una por una en cada nueva época. Finalmente, después de 5 épocas, nuestro modelo entrenará en todas las clases. De esta manera podemos entrenar un modelo de aprendizaje automático a la manera del plan de estudios.
La siguiente imagen es una representación del funcionamiento de un modelo que utiliza el método de aprendizaje del plan de estudios para completar el aprendizaje de gráficos moleculares.
Fuente de imagen
La imagen de arriba se explica por sí misma. Aún así, al mirarlo podemos tomar la idea de hacer bloques de nuestro procedimiento de aprendizaje curricular.
Casos de uso del aprendizaje curricular
Hay varios casos de uso del aprendizaje curricular, algunos de ellos son los siguientes:
- En el aprendizaje por refuerzo, hay cinco tipos de programas de aprendizaje curricular
- Aprendizaje curricular maestro-alumno
- Aprendizaje del currículo de juego autónomo
- Aprendizaje curricular de generación de metas
- Aprendizaje del currículo de extracción de habilidades
- Aprendizaje del plan de estudios de destilación.
Con solo mirar el tipo, podemos entender cuán importante es este tema en el procedimiento de aprendizaje por refuerzo. El enfoque básico para todos los tipos de aprendizaje curricular es aumentar la complejidad de las muestras de aprendizaje o el entorno de cualquier agente.
- En química, encontramos el uso de este tipo de aprendizaje en los modelos que intentan aprender las estructuras de las moléculas y las estructuras de los compuestos.
- Una variedad de redes neuronales diseñadas para realizar la clasificación pueden incluir el aprendizaje del plan de estudios como su refuerzo de precisión.
- También podemos usar este tipo de programa de aprendizaje en nuestros proyectos cuando los datos están desequilibrados. Podemos llamar a este tipo de aprendizaje aprendizaje continuo.
- Hay varias implementaciones de este tipo de algoritmo de aprendizaje que se pueden encontrar en la industria de preguntas y respuestas y en las industrias que nos ayudan a mejorar la gramática de nuestro contenido.
- En el campo del procesamiento del lenguaje natural, podemos encontrar el uso del aprendizaje curricular para mejorar el rendimiento de la traducción automática neuronal.
Ultimas palabras
En el artículo, hemos discutido el aprendizaje del plan de estudios que se puede considerar como una forma de modelado para mejorar el rendimiento de los modelos generales al llevar los datos al entrenamiento al aumentar gradualmente la complejidad de la muestra de datos. Junto con esto, hemos discutido la efectividad, el ejemplo y los casos de uso del modelado curricular.
