Funciones de pérdida: La clave de la inteligencia artificial
La importancia de las funciones de pérdida en la inteligencia artificial (IA) es fundamental, pero a menudo pasada por alto. Estas funciones son esenciales para medir el rendimiento de un algoritmo al automatizar tareas de análisis de datos tediosas, como la búsqueda de características específicas en millones de fotografías. La función de pérdida se encarga de medir el error de un algoritmo en comparación con la «verdad fundamental» de los datos, es decir, la información conocida como real o verdadera. Ajustar los parámetros del algoritmo, repetir el proceso y esperar que el error sea menor la próxima vez es el objetivo, tratando de encontrar el mínimo, donde el error sea lo más pequeño posible, e idealmente cero.
Existen numerosas funciones de pérdida prefabricadas, pero elegir la incorrecta o manipularla de forma incorrecta puede llevar al algoritmo por el camino equivocado. Esto podría llevar a contradecir las observaciones humanas, hacer que fluctuaciones aleatorias (conocidas como ruido experimental) parezcan datos reales, o incluso ocultar los resultados centrales de un experimento. Por lo tanto, cada vez más científicos están creando sus propias funciones de pérdida para evitar estos problemas.
Evaluación del error
Los algoritmos de aprendizaje automático suelen entrenarse con datos anotados o informando cuando se cometen errores. Las funciones de error proporcionan una medida matemática del error, pero existen múltiples formas de cuantificarlo. Por ejemplo, las funciones de «error absoluto» reportan la diferencia entre la predicción del algoritmo y el valor objetivo. Por otro lado, el error cuadrático medio calcula el cuadrado de las diferencias entre las predicciones y la verdad fundamental, y luego promedia estos valores en todo el conjunto de datos.
El error cuadrático medio es una aproximación simple, directa y probada que funciona bien cuando los errores son relativamente pequeños y consistentes. Sin embargo, puede presentar problemas si los datos contienen valores atípicos, ya que el algoritmo amplificará su impacto. Una función de pérdida llamada pseudo-Huber, una aproximación suave de una función llamada Huber, considera si el error de cada punto de datos es grande o pequeño, proporcionando un compromiso entre las funciones de error cuadrático medio y error absoluto.
Las funciones de error absoluto, error cuadrático medio y Huber son más útiles para análisis de regresión, mientras que tareas de clasificación como determinar de qué tipo de objeto se trata y cuántos hay en el conjunto de datos requieren otras funciones, como la entropía cruzada y la pérdida de bisagra.
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