Aprende cómo se utiliza el aprendizaje activo en visión por ordenador para minimizar los esfuerzos de anotación y explora sus aplicaciones en el mundo real en diversas industrias.
Entrenar un modelo de visión artificial es muy parecido a enseñar a un niño a reconocer los colores. En primer lugar, necesitarías una colección de objetos de colores. Después, tendrías que guiar al niño para que identificara correctamente cada color, una tarea que suele llevar mucho tiempo y ser repetitiva.
Al igual que un niño necesita muchos ejemplos para aprender, un modelo de visión necesita un gran conjunto de datos etiquetados para reconocer patrones y objetos en las imágenes. Sin embargo, etiquetar grandes cantidades de datos requiere mucho tiempo y esfuerzo, por no hablar de los recursos. Técnicas como el aprendizaje activo pueden ayudar a simplificar este proceso.
El aprendizaje activo es un proceso paso a paso en el que se seleccionan y etiquetan los datos más importantes de un gran conjunto de datos. El modelo aprende de estos datos etiquetados, haciéndolo más preciso y eficaz. Centrarse sólo en los datos más valiosos reduce la cantidad de etiquetado necesario y acelera el desarrollo del modelo.
En este artículo, veremos cómo el aprendizaje activo ayuda en el entrenamiento del modelo, reduce los costes de etiquetado y mejora la precisión general del modelo.
Los conjuntos de datos son la base de los modelos de visión por ordenador y de aprendizaje profundo. Los conjuntos de datos más populares, como ImageNet, ofrecen millones de imágenes con diversas categorías de objetos. Sin embargo, crear y mantener volúmenes tan grandes de conjuntos de datos de alta calidad conlleva varios retos.
Por ejemplo, recopilar y etiquetar datos requiere tiempo, recursos y anotadores cualificados, lo que convierte el proceso en un reto dependiendo de la aplicación específica. Se necesitan soluciones innovadoras y más eficaces para seguir el ritmo de la creciente demanda de conjuntos de datos de imágenes, y eso es exactamente lo que pretende resolver el aprendizaje activo.
El aprendizaje activo ofrece una solución perfecta al optimizar el proceso de etiquetado de datos. Al seleccionar estratégicamente los puntos de datos más informativos para la anotación, el aprendizaje activo maximiza el rendimiento del modelo al tiempo que minimiza los esfuerzos de etiquetado.
El aprendizaje activo es una técnica iterativa de aprendizaje automático en la que el modelo selecciona los puntos de datos más importantes para etiquetarlos de un gran conjunto de datos sin etiquetar. Estos puntos de datos seleccionados se etiquetan manualmente y se añaden al conjunto de datos de entrenamiento.
A continuación, el modelo se vuelve a entrenar con el conjunto de datos actualizado y selecciona el siguiente conjunto de puntos de datos para etiquetar. Este proceso se repite, y el modelo mejora continuamente centrándose en los puntos de datos más informativos. El ciclo continúa hasta que el modelo alcanza la precisión deseada o cumple los criterios de etiquetado establecidos de antemano.
Quizá te preguntes cómo decide la técnica del aprendizaje activo qué puntos de datos necesitan etiquetado manual y cuáles se etiquetarán a continuación. Entendamos cómo funciona el aprendizaje activo comparándolo con estudiar para un examen: te centras en temas sobre los que no estás seguro y también te aseguras de cubrir una variedad de temas para estar bien preparado.
Para el conjunto inicial de procesos de selección de datos, el aprendizaje activo utiliza estrategias como el muestreo de incertidumbre y el muestreo basado en la diversidad. El muestreo de incertidumbre da prioridad a los puntos de datos en los que el modelo tiene menos confianza en sus predicciones, con el objetivo de mejorar la precisión en los casos difíciles. El muestreo basado en la diversidad selecciona puntos de datos que cubren una amplia gama de características, asegurándose de que el modelo generaliza bien a datos no vistos al exponerlo a ejemplos diversos.
Tras la selección inicial de datos, el aprendizaje activo utiliza dos enfoques principales para el etiquetado: el muestreo basado en el conjunto y el muestreo basado en la corriente, son similares a la forma en que un profesor ayuda a un alumno a centrarse en lo más importante.
En el muestreo basado en conjuntos, el modelo explora un gran conjunto de datos sin etiquetar y selecciona los ejemplos más desafiantes o informativos para etiquetarlos, de forma parecida a un estudiante que prioriza las fichas que le resultan más difíciles. Con respecto al muestreo basado en flujos, el modelo procesa los datos a medida que llegan, decidiendo si los etiqueta o los omite, de forma similar a un estudiante que sólo pide ayuda cuando está atascado. En ambos casos, los datos etiquetados se añaden al conjunto de entrenamiento, y el modelo se vuelve a entrenar, mejorando constantemente con cada iteración.
El aprendizaje activo desempeña un papel clave en las aplicaciones de visión por ordenador, como las imágenes médicas y la conducción autónoma, al mejorar la precisión de los modelos y agilizar el proceso de etiquetado de datos. Un ejemplo interesante son los modelos de visión por ordenador utilizados en los coches de conducción autónoma para detectar peatones u objetos en condiciones de poca luz o niebla. El aprendizaje activo puede mejorar la precisión centrándose en escenarios de conducción diversos y desafiantes.
Concretamente, el aprendizaje activo puede utilizarse para identificar datos o fotogramas inciertos de tales escenarios para etiquetarlos selectivamente. Añadir estos ejemplos etiquetados al conjunto de entrenamiento hace que el modelo reconozca mejor a los peatones y los objetos en entornos difíciles, como en condiciones meteorológicas adversas o durante la conducción nocturna.
Por ejemplo, NVIDIA ha utilizado el aprendizaje activo para mejorar la detección de peatones por la noche en sus modelos de conducción autónoma. Seleccionando estratégicamente los datos más informativos para el entrenamiento, sobre todo en escenarios difíciles, el rendimiento del modelo aumenta sustancialmente.
Otro aspecto clave del aprendizaje activo es su potencial para reducir los costes de etiquetado. Lo consigue centrándose sólo en los puntos de datos más importantes, en lugar de requerir anotaciones para todo el conjunto de datos. Este enfoque selectivo ahorra tiempo, esfuerzo y dinero. Al centrarse en muestras inciertas o diversas, el aprendizaje activo reduce el número de anotaciones necesarias, manteniendo al mismo tiempo una alta precisión del modelo.
De hecho, las investigaciones demuestran que el aprendizaje activo puede reducir los costes de etiquetado en un 40-60% sin sacrificar el rendimiento. Esto es especialmente útil en sectores como la sanidad y la fabricación, donde el etiquetado de datos es costoso. Al simplificar el proceso de anotación, el aprendizaje activo ayuda a las empresas a desarrollar modelos más rápidamente y a desplegarlos con mayor eficacia, manteniendo la precisión.
He aquí otras ventajas clave que puede ofrecer el aprendizaje activo:
El Aprendizaje Automático de Máquinas (AutoML) se centra en la automatización de las tareas iterativas y laboriosas que conlleva la creación y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Simplifica los flujos de trabajo del aprendizaje automático automatizando tareas como la selección de modelos y la evaluación del rendimiento para reducir la necesidad de esfuerzo manual.
Cuando se integra con el aprendizaje activo, AutoML puede acelerar y optimizar el ciclo de vida de desarrollo del modelo. El componente de aprendizaje activo selecciona estratégicamente los puntos de datos más informativos para el etiquetado, mientras que AutoML refina el modelo automatizando la elección de la arquitectura, los parámetros y el ajuste.
Comprendamos esta combinación de tecnologías con un ejemplo.
Supongamos que intentas detectar afecciones raras en imágenes médicas (un caso de uso en el que los conjuntos de datos etiquetados son limitados y caros de obtener). El aprendizaje activo puede identificar y seleccionar datos inciertos, como cambios sutiles en las imágenes de rayos X, que el modelo no consigue clasificar. A continuación, los datos inciertos pueden priorizarse para su anotación manual con el fin de mejorar la comprensión del modelo.
Con los datos anotados, AutoML puede optimizar el modelo explorando diversas arquitecturas, hiperparámetros y otras técnicas de aumento de datos. El proceso iterativo acelera el desarrollo de modelos de visión fiables como Ultralytics YOLO11 que ayudan a los profesionales sanitarios a realizar diagnósticos precisos.
El aprendizaje activo y sus técnicas ofrecen numerosas ventajas, pero hay que tener en cuenta algunas consideraciones a la hora de aplicar estas estrategias:
Con los recientes avances en IA y visión por ordenador, el aprendizaje activo está llamado a afrontar retos más complejos y a agilizar los flujos de trabajo del aprendizaje automático. Combinar el aprendizaje activo con técnicas como el aprendizaje federado y el aprendizaje autosupervisado puede mejorar aún más la eficacia y escalabilidad de los modelos de visión.
El aprendizaje federado permite entrenar un modelo en varios dispositivos o servidores con un marco distribuido, sin necesidad de que los datos salgan de su ubicación original. Si consideramos sectores como la sanidad, donde la privacidad de los datos es importante, el aprendizaje federado permite entrenar directamente sobre datos locales sensibles, manteniéndolos seguros. En lugar de compartir los datos en bruto, sólo se comparten las actualizaciones del modelo o las percepciones, lo que garantiza que la información privada permanezca protegida sin dejar de contribuir al proceso de entrenamiento.
Mientras tanto, el aprendizaje autosupervisado ayuda a reducir la necesidad de datos etiquetados mediante el preentrenamiento de modelos en datos no etiquetados. Este proceso crea una base sólida para el modelo. A continuación, el aprendizaje activo puede basarse en esto identificando y seleccionando los puntos de datos más importantes para la anotación humana, refinando aún más el modelo.
El aprendizaje activo proporciona una forma práctica de abordar los principales retos de la visión por ordenador, como el elevado coste de la anotación de datos y la necesidad de modelos más precisos. Al centrarse en etiquetar sólo los puntos de datos más valiosos, reduce el esfuerzo requerido de los humanos al tiempo que aumenta el rendimiento del modelo.
Cuando se combina con tecnologías como AutoML, el aprendizaje activo agiliza el desarrollo de modelos automatizando tareas que consumen mucho tiempo. A medida que continúen los avances, el aprendizaje activo se convertirá en una herramienta esencial para construir sistemas de visión por ordenador más inteligentes y eficientes.
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