México 21 noviembre._ Según Google, su sistema de aprendizaje automático automatizado (AutoML) es una red neuronal de controlador que puede proponer una arquitectura de modelo “hijo”, que luego se puede entrenar y evaluar para determinar la calidad de una tarea en particular.
“Esa retroalimentación se usa luego para informar al controlador cómo mejorar sus propuestas para la próxima ronda. Repetimos este proceso miles de veces: generamos nuevas arquitecturas, las probamos y le damos esa retroalimentación al controlador para que aprenda de ella”, explicó Google.
Eventualmente, de acuerdo con la explicación de la compañía, el controlador aprende a asignar una alta probabilidad a las áreas del espacio de la arquitectura que logran una mayor precisión en un conjunto de datos de validación retenido y una baja probabilidad a las áreas del espacio de la arquitectura que obtienen una puntuación baja.
Redes neuronales
Tras este descubrimiento, Google aseguró que en el futuro trabajará en los análisis y pruebas cuidadosas de estas arquitecturas generadas por máquinas para mejorar la comprensión de ellas.
Si la compañía experta en tecnología tiene éxito, podría crear un nuevo tipo de red neuronal y hacer posible que las personas no expertas en este tema creen redes neuronales adaptadas a sus necesidades particulares, “lo que permitirá que el aprendizaje automático tenga un mayor impacto para todos”, explicaron.
Fuente: elcomercio.pe
