Columnas vertebrales del aprendizaje automático: comprensión de la base de los modelos de aprendizaje profundo

En el contexto del aprendizaje automático, una columna vertebral es una red neuronal previamente entrenada que sirve como base para construir modelos más complejos. La columna vertebral suele ser una red neuronal convolucional (CNN) o una red neuronal recurrente (RNN), y se entrena en un gran conjunto de datos para aprender características generales que pueden usarse como punto de partida para otros modelos. La idea detrás del uso de una columna vertebral es aprovechar el conocimiento y las capacidades que el modelo previamente entrenado ya ha aprendido, en lugar de entrenar un nuevo modelo desde cero. Esto puede ahorrar tiempo y recursos computacionales, y también puede conducir a un mejor rendimiento porque la red troncal ya ha aprendido a reconocer ciertas características y patrones en los datos. Algunos ejemplos comunes de redes troncales utilizadas en el aprendizaje profundo incluyen:

* ResNet (red residual): Un tipo de CNN que se usa comúnmente como columna vertebral para tareas de clasificación de imágenes.
* VGG (Visual Geometry Group): otro tipo de CNN que a menudo se usa como columna vertebral para tareas de clasificación de imágenes.
* Inception Networks: un tipo de CNN que está diseñado para capturar características de múltiples escalas y, a menudo, se usa como columna vertebral para tareas de visión por computadora.
* LSTM (memoria larga y a corto plazo): un tipo de RNN que se usa comúnmente como columna vertebral para datos secuenciales, como voz o texto. Una vez entrenada la columna vertebral, se puede ajustar para una tarea específica agregando capas adicionales encima de la columna vertebral o ajustando los pesos y sesgos de las capas existentes. Este proceso permite que el modelo se adapte a la nueva tarea y al mismo tiempo aproveche el conocimiento y las capacidades que ha aprendido la columna vertebral.