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Cada vez más cerca del Aprendizaje automático

Cada vez más cerca del Aprendizaje automático

El aprendizaje automático tiene que ver con la "comprensión" de nuevos conceptos, un proceso que todavía mantiene algunos aspectos poco eficaces que, a menudo, requieren de cientos de ejemplos de entrenamiento. Esto cambiará radicalmente gracias a un nuevo desarrollo.

Con el objetivo de recortar el proceso de aprendizaje y convertirlo en una manera a través de la cual los humanos adquieren y aplican una nueva forma de conocimiento basada únicamente en ejemplos, un equipo de investigadores ha desarrollado una red denominada Bayesian Program Learning (BPL), que se emplean para enseñar a ordenadores a identificar y reproducir caracteres manuscritos basándose en un solo ejemplo.

Mientras que los algoritmos de reconocimiento de patrones estándar representan conceptos como configuraciones de píxeles o colecciones de características, el sistema BPL aprende “explicando” el ejemplo del dato al algoritmo. Los conceptos se representan como programas informáticos probabilísticos, mientras que el algoritmo esencialmente se programa a sí mismo a través de la construcción de código para producir las letras en el momento que las ve. El sistema también puede capturar las variaciones de escritura de cada persona.

Asimismo, el modelo  “aprende a aprender”, utilizando el conocimiento procedente de diferentes conceptos para avanzar más rápidamente en el modelo de aprendizaje nuevo, pudiendo utilizar conocimientos de alfabeto latino, por ejemplo, para aprender escritura griega de un modo mucho más rápido. Los investigadores han aplicado el modelo de aprendizaje automático BPL a más de 1.600 tipos de caracteres manuscritos procedentes de 50 sistemas lenguajes de escritura como sánscrito, tibetano, gujarati y glagolítico.

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