El aprendizaje basado en errores es un tipo de método de aprendizaje por refuerzo . Este método modifica los parámetros de un modelo en función de la diferencia entre los resultados propuestos y los reales. Estos modelos se destacan porque dependen de la retroalimentación ambiental en lugar de etiquetas o categorías explícitas. [1] Se basan en la idea de que la adquisición del lenguaje implica la minimización del error de predicción (MPSE). [2] Al aprovechar estos errores de predicción, los modelos refinan consistentemente las expectativas y disminuyen la complejidad computacional. Normalmente, estos algoritmos son operados por el algoritmo GeneRec. [3]
El aprendizaje basado en errores tiene aplicaciones generalizadas en las ciencias cognitivas y la visión por computadora . Estos métodos también han encontrado una aplicación exitosa en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), incluidas áreas como etiquetado de parte del discurso , [4] análisis [4] reconocimiento de entidades nombradas (NER), [5] traducción automática (MT), [6 ] reconocimiento de voz (SR) [4] y sistemas de diálogo . [7]
Los modelos de aprendizaje impulsados por errores son aquellos que se basan en la retroalimentación de los errores de predicción para ajustar las expectativas o parámetros de un modelo. Los componentes clave del aprendizaje basado en errores incluyen los siguientes:
Los algoritmos de aprendizaje impulsados por errores se refieren a una categoría de algoritmos de aprendizaje por refuerzo que aprovechan la disparidad entre el resultado real y el resultado esperado de un sistema para regular los parámetros del sistema. Estos algoritmos, que normalmente se aplican en el aprendizaje supervisado, cuentan con una colección de pares de entrada y salida para facilitar el proceso de generalización. [2]
El algoritmo de aprendizaje de retropropagación de errores ampliamente utilizado se conoce como GeneRec , un algoritmo de recirculación generalizado empleado principalmente para la predicción de genes en secuencias de ADN . Muchos otros algoritmos de aprendizaje basados en errores se derivan de versiones alternativas de GeneRec. [3]
Los modelos de aprendizaje basados en errores más simples capturan eficazmente fenómenos cognitivos humanos complejos y anticipan comportamientos esquivos. Proporcionan un mecanismo flexible para modelar el proceso de aprendizaje del cerebro, que abarca la percepción , la atención , la memoria y la toma de decisiones . Al utilizar errores como señales guía, estos algoritmos se adaptan hábilmente a las demandas y objetivos ambientales cambiantes, capturando regularidades y estructuras estadísticas. [2]
Además, la ciencia cognitiva ha llevado a la creación de nuevos algoritmos de aprendizaje basados en errores que son a la vez biológicamente aceptables y computacionalmente eficientes . Estos algoritmos, incluidas las redes de creencias profundas , las redes neuronales de picos y la computación de reservorios , siguen los principios y limitaciones del cerebro y el sistema nervioso. Su objetivo principal es capturar las propiedades y dinámicas emergentes de los circuitos y sistemas neuronales . [2] [8]
La visión por computadora es una tarea compleja que implica comprender e interpretar datos visuales, como imágenes o videos. [9]
En el contexto del aprendizaje basado en errores, el modelo de visión por computadora aprende de los errores que comete durante el proceso de interpretación. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso repetido de aprender de los errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [9]
Para que la PNL tenga buenos resultados en visión por computadora, emplea técnicas de aprendizaje profundo. Esta forma de visión por computadora a veces se denomina visión por computadora neuronal (NCV), ya que utiliza redes neuronales. Por lo tanto, NCV interpreta datos visuales basándose en un enfoque estadístico de prueba y error y puede abordar el contexto y otras sutilezas de los datos visuales. [9]
El etiquetado de partes del discurso (POS) es un componente crucial en el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Ayuda a resolver la ambigüedad del lenguaje humano en diferentes niveles de análisis. Además, su salida (datos etiquetados) se puede utilizar en diversas aplicaciones de PNL, como extracción de información , recuperación de información , respuesta a preguntas , reconocimiento de voz , conversión de texto a voz, análisis parcial y corrección gramatical. [4]
El análisis en PNL implica dividir un texto en partes más pequeñas ( frases ) según reglas gramaticales. Si una oración no se puede analizar, puede contener errores gramaticales.
En el contexto del aprendizaje basado en errores, el analizador aprende de los errores que comete durante el proceso de análisis. Cuando se encuentra un error, el analizador actualiza su modelo interno para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprender de los errores ayuda a mejorar el rendimiento del analizador con el tiempo. [4]
En conclusión, el aprendizaje basado en errores juega un papel crucial en la mejora de la precisión y eficiencia de los analizadores de PNL al permitirles aprender de sus errores y adaptar sus modelos internos en consecuencia.
NER es la tarea de identificar y clasificar entidades (como personas, lugares, organizaciones, etc.) en un texto. El aprendizaje basado en errores puede ayudar al modelo a aprender de sus falsos positivos y falsos negativos y mejorar su recuperación y precisión en (NER). [5]
En el contexto del aprendizaje basado en errores, la importancia de NER es bastante profunda. Los métodos tradicionales de etiquetado de secuencias identifican entidades anidadas capa por capa. Si se produce un error en el reconocimiento de una entidad interna , puede llevar a una identificación incorrecta de la entidad externa, generando un problema conocido como propagación de errores de entidades anidadas. [10] [11]
Aquí es donde el papel de NER se vuelve crucial en el aprendizaje basado en errores. Al reconocer y clasificar entidades con precisión, puede ayudar a minimizar estos errores y mejorar la precisión general del proceso de aprendizaje. Además, los métodos NER basados en aprendizaje profundo han demostrado ser más precisos ya que son capaces de ensamblar palabras, lo que les permite comprender mejor la relación semántica y sintáctica entre varias palabras. [10] [11]
La traducción automática es una tarea compleja que implica convertir texto de un idioma a otro. [6] En el contexto del aprendizaje basado en errores, el modelo de traducción automática aprende de los errores que comete durante el proceso de traducción. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprender de los errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [12]
El reconocimiento de voz es una tarea compleja que implica convertir el lenguaje hablado en texto escrito. En el contexto del aprendizaje basado en errores, el modelo de reconocimiento de voz aprende de los errores que comete durante el proceso de reconocimiento. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprender de los errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [13]
Los sistemas de diálogo son una tarea popular de PNL porque tienen aplicaciones prometedoras en la vida real. También son tareas complicadas ya que intervienen muchas tareas de PNL que merecen estudio.
En el contexto del aprendizaje basado en errores, el sistema de diálogo aprende de los errores que comete durante el proceso de diálogo. Cuando se encuentra un error, el modelo actualiza sus parámetros internos para evitar cometer el mismo error en el futuro. Este proceso iterativo de aprender de los errores ayuda a mejorar el rendimiento del modelo con el tiempo. [7]
El aprendizaje basado en errores tiene varias ventajas sobre otros tipos de algoritmos de aprendizaje automático:
Aunque el aprendizaje basado en errores tiene sus ventajas, sus algoritmos también tienen las siguientes limitaciones:
