Significado | Concepto | Definición:

La parada temprana es una técnica utilizada en inteligencia artificial (IA) u otros programas de aprendizaje informático en la que la enseñanza se detiene temporalmente en un intento por mejorar las puntuaciones. Esto se puede hacer a través de una serie de módulos o interrumpiendo una lección más larga varias veces. Un problema que puede ocurrir por no utilizar la parada anticipada es que la IA memoriza información pero no aprende. Otro posible problema es que la IA sigue aprendiendo pero pierde información de otras áreas. Esta es una característica común en la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial que se produce automáticamente, pero es posible que un técnico tenga que programarla manualmente.

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Si bien la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial pueden aprender de la estimulación externa o mediante la interacción humana, una forma común de enseñar estos sistemas antes de que se implementen o para complementar el aprendizaje es a través de aplicaciones educativas. Estas aplicaciones a menudo enseñan nuevos algoritmos o nuevas formas de resolver problemas. La parada anticipada se puede utilizar de dos formas: la aplicación se puede dividir en módulos y se detiene después de cada módulo, o una lección larga puede ser interrumpida por una parada.

Si no se utiliza la parada temprana, la IA puede sufrir puntuaciones bajas en las pruebas, lo que demuestra que no está aprendiendo de la aplicación educativa. Una forma en que esto se manifiesta es a través de la memorización. Después de un cierto período, esto es diferente para cada sistema de IA y sesión de enseñanza, el sistema de IA memoriza la información pero no la comprende. Esto significa que la información memorizada se puede eliminar rápidamente, por lo que esta función detiene el proceso de aprendizaje y obliga a la IA a mostrar lo que ha aprendido.

El segundo problema que puede ocurrir sin una interrupción temprana es más grave. A diferencia de la memorización, este problema hace que toda la IA sufra y puede ser difícil de solucionar. En este escenario, el sistema de IA continuará aprendiendo del entrenamiento, pero este aprendizaje adicional se produce a expensas de otras áreas de la memoria. Comenzará a descargar la información almacenada previamente para dejar espacio para una nueva capacitación. La detención anticipada evita que esto suceda al permitir que la IA ajuste su memoria para almacenar mejor información nueva.

Esta función a menudo se usa automáticamente con la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial y programas de entrenamiento. De lo contrario, un técnico tendrá que ejecutar manualmente una parada en un punto determinado. Cuando la IA muestra puntuaciones de prueba reducidas, debe detenerse inmediatamente, ya que aparecerán problemas después de este punto. Si bien no hay problemas serios para detenerse antes de esto, puede impedir el aprendizaje del proceso.