{"id":137775,"date":"2022-01-06T15:27:36","date_gmt":"2022-01-06T14:27:36","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.datascientest.com\/?p=137775"},"modified":"2023-10-30T17:36:13","modified_gmt":"2023-10-30T16:36:13","slug":"que-es-el-transfer-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/es\/que-es-el-transfer-learning","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el Transfer Learning?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"137775\" class=\"elementor elementor-137775\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e44cbf3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e44cbf3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4ef5cb7\" data-id=\"4ef5cb7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8ba634a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"8ba634a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<h2><strong>Este art\u00edculo es el 5\u00b0 y \u00faltimo de nuestra serie sobre deep learning, y presenta en detalle la definici\u00f3n y el funcionamiento del Transfer Learning. Si quieres regresar a los art\u00edculos anteriores, aqu\u00ed est\u00e1 la lista :<\/strong><\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0b30114 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0b30114\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><strong>Indice :<\/strong><\/p><ol><li style=\"list-style-type: none;\"><ol><li><a href=\"#definitiontransferlearning\">Definici\u00f3n de Transfer Learning<\/a><\/li><li><a href=\"#strategiestechniques\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfSobre cu\u00e1les estrategias se apoyan las t\u00e9cnicas de Transfer Learning?<\/span><\/a><\/li><li><span style=\"font-weight: 400;\"><a href=\"#resolutiondeprobleme\">\u00bfC\u00f3mo se aplica concretamente el Transfer Learning para la resoluci\u00f3n de problemas de Deep Learning?<\/a><\/span><\/li><li><a href=\"#pointscles\">Puntos claves para recordar<\/a><\/li><\/ol><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-662b886 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"662b886\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-88143db\" data-id=\"88143db\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-05a805e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"05a805e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Andrew Ng, cient\u00edfico a cargo de Baidu y profesor de Stanford, ha anunciado en su popular tutorial NIPS 2016 que el Transfer Learning ser\u00e1 el pr\u00f3ximo motor de \u00e9xito comercial de Machine Learning. No es el \u00fanico que ha promocionado el potencial del Transfer Learning. En este art\u00edculo, te contaremos todo sobre este concepto del que todos hablan. DataScientest te ayudar\u00e1 a responder a <strong>tres preguntas fundamentales <\/strong>:<\/span><\/p><ul><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 es el Transfer Learning?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfSobre cu\u00e1les estrategias se apoyan las t\u00e9cnicas de Transfer Learning?<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfC\u00f3mo se aplican concretamente para la resoluci\u00f3n de problemas de Deep Learning?<\/span><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f9afc3d elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"f9afc3d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\nbody.elementor-page .elementor-widget-menu-anchor{margin-bottom:0}<\/style>\t\t<div id=\"definitiontransferlearning\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b799ae5 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b799ae5\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Definici\u00f3n de Transfer Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0f454e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d0f454e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Comencemos por definir este t\u00e9rmino tan utilizado en Data Science.<\/span><\/p><blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u201cEl Transfer Learning, o aprendizaje transferido en espa\u00f1ol, se refiere al conjunto de m\u00e9todos que permiten transferir conocimientos adquiridos gracias a la resoluci\u00f3n de problemas para resolver otros problemas.\u201d<\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">El Transfer Learning ha tenido un gran \u00e9xito con el crecimiento del Deep Learning. Frecuentemente, los modelos utilizados en este campo necesitan grandes <strong>tiempos de c\u00e1lculo y muchos recursos<\/strong>. Sin embargo, utilizando como punto de partida modelos pre-entrenados, el Transfer Learning permite desarrollar r\u00e1pidamente modelos eficaces y resolver problemas complejos de Computer Vision o Natural Language Processing, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nlp-natural-language-processing-introduccion\">NLP<\/a>.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-39b5de8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"39b5de8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-fbbf078\" data-id=\"fbbf078\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2b8f047 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2b8f047\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"247\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.28-1024x316.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6092\" alt=\"transfer learning\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.28-1024x316.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.28-300x92.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.28-768x237.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.28.png 1252w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Figura 1 \u2013 Enfoque tradicional vs. enfoque de Transfer Learning<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d53fd0a elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d53fd0a\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-9075f29\" data-id=\"9075f29\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1419ea6 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1419ea6\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Como vemos, el Transfer Learning se inspira en el proceso natural de aprendizaje.<\/span><\/p><blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Tomemos el ejemplo de alguien que toca la guitarra y quiere aprender a tocar el piano. Esta persona puede capitalizar sus conocimientos sobre m\u00fasica para aprender a tocar un nuevo instrumento. De la misma manera, un modelo de reconocimiento de autom\u00f3viles puede ser adaptado para reconocer camiones.<\/span><\/p><\/blockquote>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-60e5ff1 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"60e5ff1\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-0e3d0cd\" data-id=\"0e3d0cd\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fb4d8b8 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fb4d8b8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfSobre cu\u00e1les estrategias se apoyan las t\u00e9cnicas de Transfer Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4c8fefc elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"4c8fefc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"strategiestechniques\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-08e98dd elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"08e98dd\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-070bdb7\" data-id=\"070bdb7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b015eed elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b015eed\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Transfer Learning se basa en una idea simple, la de re explotar los conocimientos adquiridos por otras configuraciones (fuentes), para resolver un problema en particular (objetivos). En este contexto, podemos distinguir diferentes abordajes seg\u00fan lo que se quiere transferir, y cuando y como se realiza la transferencia. En t\u00e9rminos generales, podemos distinguir <\/span><b>3 tipos de Transfer Learning :<\/b><\/p><ol><li><span style=\"font-weight: 400;\">Aprendizaje por transferencia inductiva o \u201cinductive transfer learning\u201d<\/span><\/li><\/ol><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este enfoque, el campo de la fuente y el objetivo es el mismo (mismos datos), pero las tareas de fuente y objetivo son diferentes aunque parecidas. La idea consiste entonces en usar los modelos existentes para reducir de manera ventajosa el campo de aplicaci\u00f3n de los modelos posibles (sesgo del modelo), como lo ilustra la figura siguiente:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-952d9a3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"952d9a3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-544455d\" data-id=\"544455d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-9be203f elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"9be203f\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"792\" height=\"370\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.33.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6093\" alt=\"Inductive Transfer Learning\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.33.png 792w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.33-300x140.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.33-768x359.png 768w\" sizes=\"(max-width: 792px) 100vw, 792px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Figura 2: ilustraci\u00f3n del aprendizaje por transferencia inductiva o \u201cInductive Transfer Learning\u201d<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3ea9cf9 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3ea9cf9\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c32db1b\" data-id=\"c32db1b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-48f4d29 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"48f4d29\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, es posible utilizar un modelo entrenado para la detecci\u00f3n de animales en im\u00e1genes para construir un modelo capaz de identificar perros.<\/span><\/p><ol start=\"2\"><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Aprendizaje por transferencia no supervisada, o \u201cUnsupervised Transfer Learning\u201d<\/strong><\/li><\/ol><p><span style=\"font-weight: 400;\">Como en el caso del aprendizaje por transferencia inductiva, los campos de la fuente y el objetivo son similares, aunque las tareas son diferentes. Sin embargo, los datos en ambos campos no est\u00e1n etiquetados.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Generalmente es m\u00e1s f\u00e1cil obtener grandes cantidades de datos no etiquetados, a partir de bases de datos y fuentes en la web por ejemplo, que datos etiquetados. Es por esto que la idea de <strong>usar el aprendizaje no supervisado combinado con el Transfer Learning ha generado mucho inter\u00e9s.<\/strong><\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, el Self-taught clustering es un m\u00e9todo que permite realizar el clustering de peque\u00f1as colecciones de datos objetivo no etiquetados, con la ayuda de una gran cantidad de datos fuente no etiquetados. Este m\u00e9todo ha demostrado ser m\u00e1s efectivo que los m\u00e9todos de punta tradicionalmente utilizados, en los que los datos objetivo no son etiquetados de forma pertinente.<\/span><\/p><ol start=\"3\"><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Aprendizaje por transferencia transductiva o \u201cTransductive Transfer Learning\u201d:<\/strong><\/li><\/ol><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este m\u00e9todo, las tareas fuente y objetivo son similares pero sus campos correspondientes son diferentes en t\u00e9rminos de datos o de distribuciones de probabilidad marginales.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Por ejemplo, los modelos de NLP, como los que se utiliza para el etiquetado morfosint\u00e1ctico de palabras, Part-Of-Speech Tagger (POS Tagger) en ingl\u00e9s, son generalmente entrenados y testeados con datos de actualidad como los del Wall Street Journal. Pueden ser adaptados a datos extra\u00eddos de redes sociales, cuyo contenido es diferente pero se asemeja al de los peri\u00f3dicos.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-338a03f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"338a03f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-874536f\" data-id=\"874536f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-56f5ec9 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"56f5ec9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">\u00bfC\u00f3mo se aplica concretamente el Transfer Learning para la resoluci\u00f3n de problemas de Deep Learning?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3662829 elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"3662829\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"resolutiondeprobleme\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-dadded5 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"dadded5\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f53f653\" data-id=\"f53f653\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3f70ac elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3f70ac\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Ahora que hemos definido el Transfer Learning, podemos enfocarnos en problemas de Deep Learning, que est\u00e1 teniendo un gran \u00e9xito \u00faltimamente.<\/span><\/p><blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">La utilizaci\u00f3n de m\u00e9todos de Transfer Learning en Deep Learning consiste principalmente en explotar redes neuronales pre-entrenadas.<\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Generalmente, estos modelos corresponden a algoritmos de alto rendimiento que han sido desarrollados y entrenados sobre grandes bases de datos y que son hoy de libre acceso.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En este contexto, se pueden distinguir 2 tipos de estrategias :<\/span><\/p><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><strong>Utilizaci\u00f3n de modelos pre-entrenados como extractores de features :<\/strong><\/li><\/ol><p><span style=\"font-weight: 400;\">La arquitectura de estos modelos de Deep Learning se presenta frecuentemente bajo la forma de un compilado de capas de neuronas. Estas capas adquieren diferentes caracter\u00edsticas en funci\u00f3n del nivel en el que se sit\u00faan. La \u00faltima capa (generalmente una capa enteramente conectada, en el caso del aprendizaje supervisado), es utilizada para obtener el resultado final. La siguiente figura ilustra la arquitectura de un modelo de Deep Learning utilizado para la detecci\u00f3n de gatos y perros. Mientras m\u00e1s profunda se sit\u00faa la capa, m\u00e1s permite extraer features espec\u00edficas.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-ba2e719 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"ba2e719\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f1391a3\" data-id=\"f1391a3\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7e845f8 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7e845f8\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"317\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.40-1024x406.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6094\" alt=\"transfer learning\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.40-1024x406.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.40-300x119.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.40-768x304.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.40.png 1338w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Figura 3: ejemplo de un modelo de redes neuronales para la clasificaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3c49531 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3c49531\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-e50e24f\" data-id=\"e50e24f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6338255 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6338255\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">La idea es reutilizar una red pre-entrenada sin capa final. Esta nueva red funciona como un extractor de features fijas para realizar otras tareas.<\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para ilustrar esta estrategia, tomemos el caso en el que se desea<strong> c<\/strong><\/span><b>rear un modelo capaz de identificar la especie de una flor a partir de su imagen<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. Para esto, ser\u00e1 posible utilizar las primeras capas de un modelo de red neuronal convolutivo <\/span><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/AlexNet\"><span style=\"font-weight: 400;\">AlexNet<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">, que fue inicialmente entrenado sobre la base de im\u00e1genes <\/span><a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/ImageNet#ImageNet_Challenge\"><span style=\"font-weight: 400;\">ImageNet<\/span><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> para clasificar im\u00e1genes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La idea parece simple, lo que nos lleva a preguntarnos sobre el rendimiento de este m\u00e9todo. En la pr\u00e1ctica, funciona muy bien, como lo demuestra la siguiente figura.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-dc0959c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"dc0959c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c2ca760\" data-id=\"c2ca760\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-dfc5bc0 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"dfc5bc0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"353\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.46.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6095\" alt=\"transfer learning\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.46.png 866w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.46-300x132.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.46-768x339.png 768w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Figura 4: Desempe\u00f1o de modelos Deep Learning espec\u00edficamente entrenados sobre la tarea (verde) en comparaci\u00f3n con modelos pre-entrenados (rojo, rosa).<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-55ec65e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"55ec65e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-46622e1\" data-id=\"46622e1\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3174634 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3174634\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">2. Ajustes de modelos pre-entrenados<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Se trata de una<\/span><b> t\u00e9cnica m\u00e1s compleja,<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> en la que no solamente la \u00faltima capa es reemplazada para realizar la clasificaci\u00f3n o regresi\u00f3n, sino que tambi\u00e9n otras capas son re-entrenadas de manera selectiva. Las <\/span><b>redes neuronales profundas son arquitecturas altamente configurables <\/b><span style=\"font-weight: 400;\">con diversos hiper-par\u00e1metros. Adem\u00e1s, mientras que las primeras capas captaron caracter\u00edsticas generales, las \u00faltimas capas se concentran principalmente en la tarea espec\u00edfica a cumplir, como lo muestra la siguiente figura :<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3c85a9b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3c85a9b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f89f905\" data-id=\"f89f905\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8256e3a elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8256e3a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"422\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.52-1024x540.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6096\" alt=\"mod\u00e8le de r\u00e9seau de neurone\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.52-1024x540.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.52-300x158.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.52-768x405.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.52.png 1350w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Figura 5 - Ejemplo de modelo de red de neuronas utilizado para reconocimiento facial.<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2e73b33 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2e73b33\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c50ecca\" data-id=\"c50ecca\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5f3b3d9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5f3b3d9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">La idea es congelar, es decir fijar el peso de ciertas capas durante el entrenamiento y afinar el resto para responder al problema.<\/span><\/p><\/blockquote><p><span style=\"font-weight: 400;\">Esta estrategia permite reutilizar los conocimientos en t\u00e9rminos de arquitectura global de la red y explotar sus estados como punto de partida para el entrenamiento. <\/span><b>Permite obtener mejores resultados en un tiempo de entrenamiento m\u00e1s corto.<\/b><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">La siguiente figura recapitula los principales m\u00e9todos de Transfer Learning utilizados com\u00fanmente en Deep Learning.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-7104dc8 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"7104dc8\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-75c097d\" data-id=\"75c097d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-53d6ecf elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"53d6ecf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"800\" height=\"502\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.58-1024x642.png\" class=\"attachment-large size-large wp-image-6097\" alt=\"transfer learning\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.58-1024x642.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.58-300x188.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.58-768x481.png 768w, https:\/\/datascientest.com\/es\/files\/2020\/07\/Capture-d\u2019e\u0301cran-2020-07-21-a\u0300-08.45.58.png 1340w\" sizes=\"(max-width: 800px) 100vw, 800px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\">Figura 6: estrategia de Transfer Learning en Deep Learning<\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-b961d66 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"b961d66\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a480634\" data-id=\"a480634\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09d5c26 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"09d5c26\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Una de las <\/span><b>exigencias fundamentales<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> del aprendizaje por transferencia es la <\/span><b>presencia de modelos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que funcionen bien para las tareas fuente. Por suerte, existen varias arquitecturas de Deep Learning de punta que son hoy de libre acceso. Estas se extienden sobre diferentes campos como la visi\u00f3n por computadora o Computer Vision, y el Tratamiento Natural del Lenguaje o NLP, dos campos muy populares en Deep Learning.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Entre los modelos m\u00e1s utilizados est\u00e1n:<\/span><\/p><ul><li>Computer Vision : <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/keras\/vgg16\/home\">VGG-16<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/keras\/vgg19\/home\">VGG-19<\/a>, <a href=\"https:\/\/www.kaggle.com\/keras\/resnet50\">ResNet-50<\/a><\/li><li>NLP : <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Word2vec\">Word2Vec<\/a>, <a href=\"https:\/\/nlp.stanford.edu\/projects\/glove\/\">GloVe<\/a><\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e2dc72c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e2dc72c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-83b5895\" data-id=\"83b5895\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-898a88d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"898a88d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Puntos claves para recordar :<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d4235c elementor-widget elementor-widget-menu-anchor\" data-id=\"5d4235c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"menu-anchor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div id=\"pointscles\" class=\"elementor-menu-anchor\"><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-52fe365 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"52fe365\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-f56bbdc\" data-id=\"f56bbdc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27cc258 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"27cc258\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">El Transfer Learning corresponde a la capacidad de utilizar conocimientos existentes, desarrollados para la resoluci\u00f3n de problemas de datos, para resolver nuevos problemas. Hemos visto varios m\u00e9todos de Transfer Learning. <\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Para poder elegir la mejor estrategia, es importante considerar las tres preguntas siguientes:<\/span><\/p><ol><li style=\"list-style-type: none;\"><ol><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfQu\u00e9 queremos transferir? Es la primera pregunta a hacerse y la m\u00e1s importante. Busca definir qu\u00e9 parte de los conocimientos se quiere transferir de la fuente al objetivo, para responder al problema de la tarea objetivo.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfCu\u00e1ndo queremos transferir? Pueden existir escenarios donde la aplicaci\u00f3n de m\u00e9todos de Transfer Learning lleven a una degradaci\u00f3n de los resultados. En realidad, estos resultados dependen de la similitud entre los campos y las tareas del objetivo y la fuente.<\/span><\/li><li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">\u00bfC\u00f3mo vamos a realizar la transferencia? Una vez que hemos respondido a la pregunta qu\u00e9 y cu\u00e1ndo, podemos identificar la t\u00e9cnica de Transfer Learning m\u00e1s adaptada al problema que queremos resolver.<\/span><\/li><\/ol><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-cb52b2f elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"cb52b2f\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4c843c7\" data-id=\"4c843c7\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4ad151d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"4ad151d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>\u00a1Felicidades! \u00a1Has terminado nuestra serie <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/deep-learning-definicion\">Deep Learning<\/a>! Ahora ya sabes lo esencial sobre sus aplicaciones m\u00e1s exitosas, el funcionamiento de las redes neuronales, el CNN y ahora tambi\u00e9n el Transfer Learning! \u00bfQuieres aprender a\u00fan m\u00e1s sobre el Deep Learning? Descubre (y comienza ahora) una de nuestras formaciones especializadas<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-361df26 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"361df26\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-4dc0173\" data-id=\"4dc0173\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e7d644b elementor-align-center elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e7d644b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-md elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/es\/nuestros-cursos-de-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Descubrir las formaciones en data science<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-37fe568 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"37fe568\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c9f7b79 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"c9f7b79\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfSobre cu\u00e1les estrategias se apoyan las t\u00e9cnicas de Transfer Learning?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"El Transfer Learning se basa en una idea simple, la de re explotar los conocimientos adquiridos por otras configuraciones (fuentes), para resolver un problema en particular (objetivos). En este contexto, podemos distinguir diferentes abordajes seg\u00fan lo que se quiere transferir, y cuando y como se realiza la transferencia.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"\u00bfC\u00f3mo se aplica concretamente el Transfer Learning para la resoluci\u00f3n de problemas de Deep Learning?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Ahora que hemos definido el Transfer Learning, podemos enfocarnos en problemas de Deep Learning, que est\u00e1 teniendo un gran \u00e9xito \u00faltimamente. La utilizaci\u00f3n de m\u00e9todos de Transfer Learning en Deep Learning consiste principalmente en explotar redes neuronales pre-entrenadas. Generalmente, estos modelos corresponden a algoritmos de alto rendimiento que han sido desarrollados y entrenados sobre grandes bases de datos y que son hoy de libre acceso.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Este art\u00edculo es el 5\u00b0 y \u00faltimo de nuestra serie sobre deep learning, y presenta en detalle la definici\u00f3n y el funcionamiento del Transfer Learning. 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