Se trata de herramientas basadas en la IA que han sido entrenadas para realizar determinadas tareas.
Un algoritmo pre-entrenado es una herramienta de inteligencia artificial que ha sido previamente entrenada con un gran conjunto de datos para realizar una tarea específica. En lugar de ser programado desde cero para cada nueva aplicación, un algoritmo pre-entrenado puede ser reutilizado y adaptado para diferentes problemas, lo que significa que se requiere menos tiempo y recursos para lograr un buen rendimiento.
Los algoritmos pre-entrenados se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, como el procesamiento del lenguaje natural, la clasificación de imágenes y la generación de texto. Estos algoritmos son especialmente útiles en el contexto de la ciencia de datos, donde se requiere una gran cantidad de datos para entrenar un modelo de aprendizaje automático.
Ventaja de este tipo de algoritmos
La principal ventaja de los algoritmos pre-entrenados es que pueden ser reutilizados para diferentes aplicaciones, lo que significa que no es necesario entrenar un modelo desde cero cada vez que se quiere resolver un problema nuevo. Además, los algoritmos pre-entrenados suelen ser más precisos que los algoritmos programados desde cero, ya que se han entrenado con grandes conjuntos de datos y han sido probados en múltiples aplicaciones.
Sin embargo, los algoritmos pre-entrenados también tienen algunas limitaciones. Por ejemplo, no se pueden personalizar para cada aplicación única, lo que significa que pueden no ser tan precisos como los algoritmos programados desde cero. Además, los algoritmos pre-entrenados pueden ser más costosos que los algoritmos programados desde cero, ya que se requiere una gran cantidad de recursos para entrenarlos y mantenerlos actualizados.
Algunos de los algoritmos pre-entrenados más conocidos incluyen:
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Un algoritmo pre-entrenado de procesamiento del lenguaje natural que se utiliza para tareas como la clasificación de texto y la generación de respuestas. Fue desarrollado por Google y se basa en el modelo de transformers. BERT es bidireccional, lo que significa que tiene en cuenta tanto las palabras anterior y posterior en una frase al procesar el lenguaje. Además, BERT ha sido entrenado con una gran cantidad de datos, lo que le permite comprender el contexto y el significado detrás de las palabras.
- ResNet (Residual Network): Un algoritmo pre-entrenado de clasificación de imágenes que se utiliza para tareas como la detección de objetos y la clasificación de imágenes. Fue desarrollado por Microsoft y se basa en el modelo de red neuronal residual. ResNet permite la identificación de características complejas en imágenes mediante la utilización de una estructura de red residual que permite la transmisión de información más profunda a través de la red.
- GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3): Un algoritmo pre-entrenado de generación de texto que se utiliza para tareas como la traducción automática y la creación de contenido automatizado. Fue desarrollado por OpenAI y es una versión mejorada de los modelos de transformers. GPT-3 ha sido entrenado con una gran cantidad de texto en Internet, lo que le permite generar texto coherente y convincente en una amplia variedad de idiomas y contextos.
