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What is transfer learning in the context of deep learning?<end_of_turn>
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El aprendizaje por transferencia es una técnica poderosa dentro del aprendizaje profundo que implica aprovechar el conocimiento adquirido en una tarea para mejorar el desempeño en una tarea diferente, pero relacionada. Imagínelo como tomar atajos en su viaje de aprendizaje utilizando el conocimiento y la experiencia existentes para abordar nuevos desafíos de manera más eficiente.

Así es como funciona en el contexto del aprendizaje profundo:

1. Modelos previamente entrenados:

Las redes neuronales profundas se entrenan en conjuntos de datos masivos, como ImageNet para el reconocimiento de imágenes. Estos modelos entrenados, con sus ponderaciones y sesgos aprendidos, se convierten en "modelos preentrenados".
El aprendizaje por transferencia utiliza estos modelos previamente entrenados como punto de partida para una nueva tarea.

2. Extracción de características:

Las primeras capas del modelo previamente entrenado, que extraen características genéricas como bordes y texturas de las imágenes, a menudo se "congelan" o se mantienen sin cambios. Se considera que estas capas han aprendido características universales aplicables a diversas tareas.
Se agregan nuevas capas específicas de tareas al modelo previamente entrenado para adaptarlo al nuevo conjunto de datos y sus requisitos específicos.

3. Ajuste fino:

Luego, todo el modelo, o solo las nuevas capas, se ajusta con los nuevos datos. Este proceso de ajuste refina aún más los pesos y sesgos para adaptar el modelo previamente entrenado a los matices específicos de la nueva tarea.

Beneficios del aprendizaje por transferencia:

Capacitación más rápida: aprovechar el conocimiento previamente entrenado reduce drásticamente el tiempo de capacitación en comparación con entrenar un modelo desde cero, especialmente para tareas que requieren muchos recursos.
Rendimiento mejorado: los modelos previamente entrenados a menudo logran una mayor precisión en nuevas tareas en comparación con los modelos entrenados únicamente con nuevos datos, especialmente cuando las tareas están relacionadas.
Requisitos de datos reducidos: el aprendizaje por transferencia puede ser particularmente beneficioso cuando se trata de conjuntos de datos limitados para la nueva tarea, ya que el modelo previamente entrenado ya proporciona una base sólida.<end_of_turn><eos>