Aprendizaje Profundo Práctico para Nube, Móvil y Edge

Capítulo 3. Gatos contra perros: aprendizaje por transferencia en 30 líneas con Keras

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Imagina que queremos aprender a tocar la melódica, un instrumento de viento en forma de teclado de mano. Sin una formación musical previa, y siendo la melódica nuestro primer instrumento, podríamos tardar unos meses en dominarla. En cambio, si ya domináramos otro instrumento, como el piano, nos llevaría sólo unos días, dado lo parecidos que son ambos instrumentos. Tomar los aprendizajes de una tarea y afinarlos en otra similar es algo que hacemos a menudo en la vida real (como se ilustra en la Figura 3-1). Cuanto más parecidas sean las dos tareas, más fácil será adaptar el aprendizaje de una tarea a la otra.

Podemos aplicar este fenómeno de la vida real al mundo del aprendizaje profundo. Empezar un proyecto de aprendizaje profundo puede ser relativamente rápido si se utiliza un modelo preentrenado, que reutiliza los conocimientos que aprendió durante su entrenamiento y los adapta a la tarea que tiene entre manos. Este proceso se conoce como aprendizaje por transferencia.

En este capítulo, utilizamos el aprendizaje por transferencia para modificar los modelos existentes entrenando nuestro propio clasificador en cuestión de minutos utilizando Keras. Al final de este capítulo, tendremos varias herramientas en nuestro arsenal para crear clasificadores de imágenes de alta precisión ...