Aprendizaje por transferencia

Opiniones de los lectores

El libro es una recopilación exhaustiva de bibliografía sobre aprendizaje por transferencia, escrita por múltiples expertos en la materia. Aunque abarca una amplia gama de aplicaciones y temas fundamentales, se ha criticado su estructura por falta de coherencia debido a los numerosos autores que intervienen. Cada capítulo es breve y hace muchas referencias a artículos originales, lo que puede no ser adecuado para ingenieros que busquen orientación práctica.

⬤ Oportuno y relevante para las tendencias actuales en aprendizaje automático
⬤ escrito por expertos
⬤ cubre una amplia gama de aplicaciones y temas fundamentales.

⬤ Carece de coherencia debido a la multiplicidad de autores
⬤ da la sensación de ser una colección de reseñas bibliográficas más que una narración cohesionada
⬤ los capítulos son breves con numerosas referencias a artículos originales, lo que requiere una lectura adicional para su comprensión.

(basado en 2 opiniones de lectores)

Título original:

Transfer Learning

Contenido del libro:

El aprendizaje por transferencia trata de cómo los sistemas pueden adaptarse rápidamente a nuevas situaciones, tareas y entornos. Proporciona a los sistemas de aprendizaje automático la capacidad de aprovechar datos y modelos auxiliares para ayudar a resolver problemas específicos cuando sólo se dispone de una pequeña cantidad de datos.

Esto hace que dichos sistemas sean más fiables y robustos, evitando que el modelo de aprendizaje automático que se enfrenta a cambios imprevisibles se desvíe demasiado del rendimiento esperado. A nivel empresarial, el aprendizaje por transferencia permite reutilizar los conocimientos, de modo que la experiencia adquirida una vez puede aplicarse repetidamente al mundo real. Por ejemplo, un modelo preentrenado que tenga en cuenta la privacidad del usuario puede descargarse y adaptarse en el extremo de una red informática.

Este exhaustivo y completo texto de referencia describe los algoritmos estándar y demuestra cómo se utilizan en distintos paradigmas de aprendizaje por transferencia. Ofrece una base sólida para los recién llegados, así como nuevas perspectivas para los investigadores y desarrolladores experimentados.