Aprendizaje de tiro cero

El aprendizaje de disparo cero es una técnica de aprendizaje automático que permite a las computadoras reconocer y clasificar objetos sin depender de ninguna información etiquetada. El término se utiliza a menudo indistintamente con aprendizaje de una sola vez, otra técnica de aprendizaje automático, aunque existen diferencias sutiles. A diferencia del aprendizaje de una sola vez, el aprendizaje de cero no utiliza ningún dato etiquetado para entrenar el modelo de computadora. En cambio, utiliza información adicional sobre los objetos o conceptos que se van a aprender, como relaciones entre categorías, para permitir que la computadora aprenda los conceptos deseados sin etiquetas.

El aprendizaje de disparo cero es un campo relativamente nuevo del aprendizaje automático que surgió a mediados de la década de 2010. En los últimos años, muchos investigadores han demostrado que es posible lograr un rendimiento impresionante con esta técnica, tanto para el reconocimiento de objetos en imágenes como en texto. Por ejemplo, la plataforma de inteligencia artificial de Google, TensorFlow, incluye un módulo de aprendizaje de disparo cero diseñado para identificar objetos en imágenes sin el uso de datos etiquetados.

La adopción de un enfoque de aprendizaje inmediato ofrece varios beneficios potenciales. Dado que no requiere datos etiquetados, se puede utilizar para tareas que de otro modo implicarían una gran cantidad de etiquetado o para las que el etiquetado no es practicable. Además, dado que el modelo se entrena utilizando las relaciones entre categorías, esto le permite generalizar mejor e identificar vínculos entre diferentes conceptos.

A pesar de sus posibles ventajas, el aprendizaje de tiro cero no está exento de inconvenientes. En primer lugar, el enfoque requiere que la computadora posea un cierto grado de conocimiento del concepto que se está aprendiendo, a menudo en forma de representación jerárquica, lo que hace que la técnica sea difícil de aplicar en una amplia gama de circunstancias. En segundo lugar, aún no se sabe cómo interactuarán los algoritmos de aprendizaje de disparo cero con los datos del mundo real y sus resultados aún no están bien establecidos. A pesar de estos inconvenientes, se espera que el aprendizaje automático se convierta cada vez más en una alternativa viable a los enfoques tradicionales de aprendizaje automático supervisado.

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