La inteligencia artificial es una de las tecnologías que más ha ayudado e impulsado la innovación recientemente. Pero para que esta sea funcional, la mayoría de las veces necesita una gran cantidad de datos para interiorizar y poder llevar su tarea a cabo. De hecho, muchos científicos de datos e investigadores se han encontrado que, si no se tiene la cantidad indicada, esta puede tener prejuicios y generar errores en el sistema.
Nvidia anunció el desarrollo de una nueva forma de entrenar sistemas de inteligencia artificial llamada discriminación adaptativa aumentada o ADA, por sus siglas en inglés. Por un lado, este nuevo modo de entrenamiento no necesita un rango tan amplio de datos; por otro, según los investigadores, se puede usar en diferentes tareas.
Usualmente, el sistema consiste en dos redes neuronales que compiten entre ellas. Una será la generadora y la otra la discriminadora; este se conoce como redes generativas adversarias o GAN. A continuación, te dejamos el video que lo explica de manera oficial el contraste entre métodos.
Con este nuevo método, uno de los problemas más constantes al tener una base limitada de datos usando GAN que tienen los científicos e investigadores podría ser solucionado, explica el portal Engadget. Se trata del sobreajuste (overfitting), que es cuando el sistema no tiene suficiente información para entrenar de manera efectiva a la red neuronal.
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En el pasado, una de las formas de solucionar esto, era rotando, pixelando y creando formas distorsionadas de cierta información –conocido como aumento de datos–. El problema es que, el sistema neuronal aprendía a imitarlo en lugar de generar algo nuevo. Con el sistema discriminación adaptativa aumentada, el sistema hace algo similar, pero de manera adaptativa, es decir que los cambios se hacen de manera selectiva y exacta para evitar el sobreajuste.
Con este nuevo método, los expertos aseguran que a nivel medicinal podría tenerse más posibilidades de que la inteligencia artificial aprenda reconocer trastornos neurológicos cerebrales raros con mayor eficacia, gracias, precisamente, a que son raros. Nvidia dará más detalles sobre este método muy pronto.
Imagen: Markus (Vía Pexels).
