Qué es el metaaprendizaje en aprendizaje automático y cómo funciona

Los modelos convencionales basados en la Inteligencia Artificial tienen como fin resolver una determinada tarea desde cero, entrenando y empleando un algoritmo de aprendizaje con ajuste fino. Pero el metaaprendizaje busca mejorar ese mismo algoritmo de aprendizaje, a través de diversos métodos de aprendizaje.

Así, el meta aprendizaje automático resulta un paradigma que permite abordar los problemas de la generalización y otros desafíos en el aprendizaje profundo. 

¿Qué significa meta aprendizaje?

El metaaprendizaje, o meta formación, es un término que conceptualiza la capacidad de aprender sobre el propio proceso del aprendizaje. Es decir, de conocer y aprender el viaje que se realiza al aprender. 

Cuando esta visión se aplica al aprendizaje automático, el término meta-aprendizaje trata sobre la capacidad que posee un sistema con Inteligencia Artificial IA para aprender a ejecutar diversas tareas complejas. Para esto, los principios que ha utilizado para aprender una determinada tarea, los emplea en las demás tareas que debe solucionar. 

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¿Cuál es la ventaja? Los métodos de meta-aprendizaje automático permiten que los algoritmos se sometan a una meta formación, que aprendan a generalizar las técnicas de aprendizaje, lo que les ayuda a adquirir rápidamente nuevas capacidades. 

Por lo tanto, se puede decir que:

• El metaaprendizaje es una ciencia que se encarga de observar cómo los diversos métodos de aprendizaje automático operan en una gran gama de tareas, con el fin de aprender de estos procesos y aprender a desarrollar nuevas tareas de forma rápida.

Parte de esto se describe en el trabajo de investigación “Meta-aprendizaje en redes neuronales: una encuesta”, publicado por la Universidad de Edimburgo.

¿Cómo funciona el meta aprendizaje en aprendizaje automático?

Como es conocido, los algoritmos de aprendizaje automático requieren ser entrenados, mediante los datos históricos para crear un modelo que, posteriormente, emplearán para predecir las salidas.  

Pero los algoritmos de meta aprendizaje automático toman estas salidas para mejorar el proceso de aprendizaje. Esto quiere decir que el  meta-aprendizaje en aprendizaje automático funciona en una capa superior a la del aprendizaje automático. ¿Por qué?:

• Un algoritmo de aprendizaje automático aprende cómo emplear mejor la información que le proporcionan los datos, y así realizar predicciones (salidas).

• Un meta algoritmo también realiza predicciones, pero para ello trabaja a un nivel superior, aprende a emplear mejor las predicciones o resultados de los algoritmos de aprendizaje automático.

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Tipos y ejemplos de metaaprendizaje

La función del metaaprendizaje, la de aprender a aprender para dominar tareas distintas y aprender nuevas habilidades de manera rápida, se puede modelar bajo diferentes enfoques:  

Meta-aprendizaje Few-Shots

El meta-aprendizaje few-shots tiene como objetivo entrenar los modelos de forma tal que aprendan rápidamente una nueva tarea, pero empleado pocas muestras de tareas existentes. 

Una aplicación de este modelo es la creación de técnicas para los modelos generativos (como los modelos entrenados con conjuntos de imágenes) y la construcción de redes neuronales aumentadas con memoria, para las tareas de aprendizaje de una sola vez. 

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En este enfoque, un aprendiz se entrena en una variedad de tareas de muestra, mientras que un meta-aprendizaje se encarga de entrenar al aprendiz, además de aprender el modelo inicial y las reglas de actualización. Pero es un enfoque que puede estar sesgado, y el modelo puede presentar un  excesivo rendimiento hacia algunas tareas. 

Modelo agnóstico de meta aprendizaje para la adaptación rápida de redes profundas

Para abordar este problema se emplea un modelo agnóstico de meta aprendizaje para la adaptación rápida de redes profundas. Un algoritmo cuya regla de actualización para el metaaprendizaje se basa en el método clásico de descenso de gradiente. 

Este modelo agnóstico de meta aprendizaje automático permite entrenar óptimamente los parámetros de un modelo, de manera tal que con sólo pocas actualizaciones de gradiente y una pequeña cantidad de datos se logre un aprendizaje rápido y un buen rendimiento de la generalización.

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Metaaprendizaje optimizador

El metaaprendizaje optimizador mejora el rendimiento de una determinada red neuronal (denominada red neuronal base), mediante el ajuste de los hiperparámetros de otra red neuronal (un tema también analizado en la investigación “Meta-aprendizaje en redes neuronales: una encuesta”).

Es ejemplo del metaaprendizaje optimizador el empleo de una red para optimizar los resultados del algoritmo de descenso de gradiente. 

Metaaprendizaje métrico

El método de meta-aprendizaje métrico tiene como objetivo emplear un cierto espacio métrico, donde el proceso del aprendizaje será más eficiente. Básicamente, se emplean redes neuronales para evaluar la calidad del aprendizaje, determinando el uso efectivo de una métrica y verificando si las redes alcanzan la métrica deseada.  

Los meta algoritmos que emplean este método aprenden el espacio métrico mediante el entrenamiento con pocas muestras. 

Meta aprendizaje de modelos recurrentes

El metaaprendizaje de modelos recurrentes es el método que se aplica a las redes neuronales recurrentes y a las redes de memoria a corto plazo. Básicamente procesa datos secuenciales en los que es importante el orden cronológico.

Las redes neuronales regulares permiten la construcción de sistemas sofisticados para el Procesamiento del Lenguaje Natural. Son redes con la capacidad de examinar datos y aprender los patrones de relevancia, con el fin de aplicar estos patrones a otros datos y clasificarlos.

Las redes neuronales recurrentes se basan en este mismo principio, pero se capacitan para el manejo de datos secuenciales, y proporcionan una memoria interna. Se denomina recurrente porque la entrada y la salida se repiten. Cuando se produce la salida, ésta es copiada y, nuevamente, es devuelta a la red como entrada.

Mientras que las redes de memoria a corto plazo son versiones mejoradas de las recurrentes, interpretando los datos a través de métodos superiores. 

Meta aprendizaje para el Procesamiento del Lenguaje Natural

En el Procesamiento del Lenguaje Natural se emplea principalmente el aprendizaje profundo. No obstante, el meta aprendizaje automático (área emergente dentro del aprendizaje automático) ofrece diversos enfoques para mejorar los algoritmos, sobre todo en aspectos que precisa la PNL, como la generalización y la eficiencia de los datos.

Ejemplo: meta aprendizaje ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje con la capacidad de desarrollar un método de metaaprendizaje. Se trata de un modelo entrenado para una tarea general, en el que los usuarios descubren nuevas aplicaciones. ChatGPT interactúa con los usuarios, comprende las consultas y les genera respuestas en lenguaje natural. 

ChatGPT se desenvuelve principalmente en áreas como la generación de textos, predicción de operaciones matemáticas y escritura de lenguaje de programación.

Meta aprendizaje en traducción automática

Gracias al metaaprendizaje, la traducción automática ha logrado un gran avance y una gran calidad en sus resultados. Actualmente las máquinas poseen la capacidad de aprender. Pueden recoger datos, analizar las muestras y reconocer patrones de comportamiento, arrojando también análisis predictivos.

Uno de los ejemplos más evidentes es el traductor de Google. Una herramienta que, además de traducir palabra por palabra, también puede analizar los patrones de comportamiento y contextualizar una palabra específica.

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