El aprendizaje automático se refiere a un método de análisis de datos que automatiza la construcción de modelos analíticos. Esta rama de la inteligencia artificial se basa en el concepto de que los sistemas informáticos pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una intervención humana mínima o nula.
Los sistemas inteligentes se basan en algoritmos de aprendizaje automático para aprender de datos históricos o experiencias pasadas. Las aplicaciones de aprendizaje automático incluyen reconocimiento de imágenes y reconocimiento de voz, valiosas en diversas industrias como la medicina, el comercio electrónico, la fabricación y la educación.
En este artículo, obtendrá más información sobre los modelos de transformadores en el aprendizaje automático.
¿Qué son los modelos de transformadores?
El transformador se refiere a un modelo de aprendizaje profundo, que utiliza el mecanismo de atención utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), una rama de la inteligencia artificial (IA) que se ocupa de la interacción entre humanos y computadoras utilizando el lenguaje natural. PNL lee, descifra y comprende los lenguajes humanos de una manera valiosa.
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¿Cómo funcionan los transformadores?
Los transformadores resuelven la traducción automática neuronal, lo que significa que cualquier tarea convierte la entrada en una secuencia de salida, como el reconocimiento de voz y la transformación de texto a voz.
Los transformadores son cruciales en la traducción de idiomas. Para que los modelos de transformadores realicen la transducción de secuencias, es necesario crear una memoria. Por ejemplo, traducir esta oración a otro idioma, como el francés, implementa el modelado de transformadores.
“Los Millenials son un grupo británico de motociclistas. El grupo de motociclistas se formó en 2000, con la llegada del nuevo milenio «.
En esta muestra, la palabra «The Millenials» en la segunda oración pertenece al grupo de motociclistas. Los Millenials se usaron en la primera oración. Por lo tanto, cuando lea sobre el grupo de motociclistas en la segunda oración, los humanos sabrán que hace referencia a los grupos de motociclistas «The Millenials», que también se utiliza en la traducción de idiomas por aprendizaje automático.
Aplicaciones de los modelos de transformadores
El transformador se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), como los siguientes:
- Traducción automática (MT): MT se refiere a la subespecialidad lingüística computacional, que investiga el uso de software al traducir el habla o el texto de un idioma a otro.
- Generación y resumen de documentos: El resumen automático pertenece al proceso de acortar un conjunto de datos computacionalmente, creando un subconjunto que representa la información más relevante en el contenido original.
- Análisis de secuencia biológica: El análisis de secuencia se refiere al proceso de secuenciar ADN, RN y otros péptidos en una amplia gama de métodos analíticos, para comprender la estructura, función, características, función y evolución. Las metodologías incluyen alineación de secuencias y búsqueda en bases de datos biológicas.
- Reconocimiento de entidad nombrada (NER): Es una subtarea de extracción de información, cuyo objetivo es encontrar y clasificar entidades con nombre en texto no estructurado en categorías predefinidas como nombres de personas, ubicaciones, organizaciones, códigos médicos, valores monetarios, expresiones de tiempo, cantidades y porcentajes.
Red neuronal y aprendizaje automático
Las redes neuronales están diseñadas específicamente para funcionar como un cerebro humano, que es fundamental en la inteligencia artificial. Por ejemplo, el cerebro toma decisiones rápidamente al reconocer la cara o la escritura. Por ejemplo, el cerebro pensará: «¿Es una mujer o un hombre?» En el reconocimiento facial.
El aprendizaje automático imita este concepto de cerebro humano de red neuronal. De esta manera, la traducción de idiomas y otras actividades de aprendizaje automático siguen el pensamiento humano o la construcción de conceptos. Los modelos Transformer implementan una red neuronal para obtener resultados de traducción de idiomas precisos.
Incrustaciones de entrada y salida
Las incrustaciones de entrada y salida se refieren a la incrustación de capas, tomando una secuencia de palabras, y la máquina aprende una representación vectorial para cada palabra. En el aprendizaje automático, utiliza una red neuronal para realizar predicciones. Los vectores de palabras tienen diferentes pesos, que representan el significado semántico de cada palabra en relación con otras palabras.
Aprendizaje automático y traducción de idiomas
La traducción de lenguajes requiere un modelo para descubrir dependencias y conexiones mediante modelos de aprendizaje automático. Debido a estas propiedades, las redes neuronales convolucionales (CNN) y las redes neuronales recurrentes (RNN) se han utilizado para tratar los problemas de traducción de idiomas.
Sin embargo, surgen problemas como la pérdida de información en una larga cadena de información y la dificultad de paralelizar el trabajo para procesar oraciones que involucran el procesamiento de traducción de lenguaje palabra por palabra.
Debido a estos problemas de traducción de idiomas, los investigadores desarrollaron una técnica que utiliza modelos de transformadores que prestan atención a palabras específicas.
A continuación, se muestra cómo los modelos de traducción usan secuencia a secuencia con atención (traducción automática neuronal):
- Cuando la máquina traduce una oración, prestará especial atención a la palabra o frase que está traduciendo actualmente. Al transcribir una grabación de audio, la máquina utiliza los objetos utilizados para escribir la grabación.
- Con las redes neuronales se usa la atención. Las redes neuronales se centran en la parte de un subconjunto de información determinado. En lugar de codificar la oración completa, cada palabra posee un estado oculto correspondiente, pasado a la etapa de decodificación.
- Cada paso del RNN utiliza los estados ocultos para decodificar y traducir correctamente el idioma. La idea es que debe haber información relevante en cada palabra en una oración para una decodificación precisa. Considera cada palabra usando atención.
Composición de los modelos de transformadores
Un modelo de transformador consta de capas de codificador y decodificador. Una capa de codificador codifica oraciones en inglés en formas numéricas utilizando el mecanismo de atención. Por otro lado, el decodificador usa la información codificada, dando una traducción extranjera.
Estos son los componentes básicos de los modelos de transformadores:
- Arquitectura del codificador: Incluye la capa de auto-atención, que es importante en el aprendizaje profundo, requerida en los cálculos matriciales de aprendizaje automático inteligente. Además, la arquitectura del codificador incluye un cabezal múltiple, que utiliza muchas capas de auto-atención paralelas. Significa que una capa de múltiples cabezas tiene muchas capas de atención personal una encima de la otra. Con una red de retroalimentación, es una combinación de diferentes capas de datos con varias multiplicaciones de matrices.
- Arquitectura del decodificador: Cada decodificador consta de una capa de auto-atención de múltiples cabezales enmascarada y una red de alimentación hacia adelante. Una capa de auto-atención de varios cabezales enmascarada funciona como una máscara, cambiando la salida para que la red pueda ver las palabras subsiguientes. En la capa de auto-atención de múltiples cabezas, no se usa una máscara. Cada posición de palabra generada por el decodificador obtiene acceso a la oración completa en inglés, indispensable en la traducción asistida por computadora.
Conclusión
Los modelos de transformadores en el aprendizaje automático se refieren al uso de un análisis en profundidad de datos o información basado en la arquitectura de codificador y decodificador utilizada. De esta manera, el uso de IA en PNL crea una traducción de idiomas precisa para el aprendizaje automático.
Hay muchas aplicaciones de los modelos de transformadores, como la traducción automática y el resumen de documentos. Todas las características y beneficios del transformador ayudan a varias industrias, automatizando la recopilación y el análisis de datos para reducir el trabajo manual y mejorar la productividad.
