Cuando hablamos de una optimización de hiperparámetros en redes neuronales, nos referimos a una tarea crítica para conseguir el correcto rendimiento final de una red. Es decir, una estructura que forma parte del sector de la inteligencia artificial y, por tanto, del big data. Sin embargo, dicha tarea conlleva un alto porcentaje de decisiones que deben tomarse teniendo un conocimiento previo de los diseños del sistema.
Debes tener en cuenta que ajustar los hiperparámetros en aprendizaje automático es una tarea que puede resultar tediosa. Pero que es crucial porque que el rendimiento de un modelo depende de la elección de sus hiperparámetros. Por este motivo, es importante que consigas un enfoque y un modelo de aprendizaje automático que en pocas sesiones de entrenamiento, pueda alcanzar un error mínimo local.
Aspectos clave de la red neuronal
El funcionamiento de una red neuronal es parecido al del cerebro humano. En concreto, podemos decir que las redes reciben una serie de valores de entrada y cada una de estas entradas llega a un nodo que se conoce como neurona. Además cada una de las neuronas de la red tiene un peso específico y un valor numérico con el que se modifica la entrada que recibe.
Queremos destacar que las redes neuronales se han usado a lo largo de la historia para resolver una amplia variedad de tareas, tales como la visión por un ordenador y el famoso reconocimiento de voz. Y, últimamente, están volviendo a ser una tendencia por los logros que están consiguiendo. Están logrando metas realmente impresionantes. Cada vez se acercan más a esa idea original de poder reproducir cómo funciona del cerebro humano en el mismo ordenador.
Entonces, los hiperparámetros que escojas serán las variables que regirán el proceso de entrenamiento en sí. Por ejemplo, parte de la configuración de una red neuronal profunda es que seas capaz de decidir cuántas capas ocultas de nodos se usan entre la capa de entrada y la de salida, y cuántos nodos se usan en cada capa. Optimizar el proceso y conseguir información de valor es clave para crear sistemas innovadores.
Debemos añadir que el valor óptimo de un hiperparámetro no puedes conocerlo a priori por un problema dado. Por ello, tienes que utilizar valores genéricos. Es decir, reglas genéricas, como los valores que te han funcionado bien anteriormente en problemas que sean similares, o bien, puedes buscar la mejor opción mediante prueba y error. También es una buena opción que los optimices mediante el uso de la validación cruzada.
La importancia del aprendizaje automático
En aprendizaje automático (Machine Learning), durante el propio proceso de aprendizaje se van evaluando y mejorando numerosos parámetros clave. Por el contrario, cuando hablamos de un hiperparámetro nos referimos a una variable cuyo valor se consigue antes del entrenamiento, por lo que ni se puede evaluar ni corregir.
El aspecto esencial es que cuentes con un conjunto ordenado y, en caso de tener variable categórica, usa el redondeo e indexado de la muestra de parámetros que hayas conseguido para cumplir con la extensión. Te aconsejamos la búsqueda en cuadrícula para conseguir la optimización de hiperparámetros en una red neuronal.
Búsqueda en cuadrícula
Este es el método tradicional, la conocida búsqueda en cuadrícula o barrido de parámetros. Funciona por fuerza bruta a través de un subconjunto del espacio de hiperparámetros que se especifica de forma manual. Por ejemplo, puedes definir manualmente valores de tasa de aprendizaje y evaluar el resultado guardando el mejor resultado de todos los obtenidos.
Con este modelo de búsqueda en cuadrícula, entrenarías un modelo con cada uno de los valores de la tasa de aprendizaje y conseguirías como resultado la tasa que obtuviera la puntuación más alta en el método de evaluación que se ha definido.
También tienes la opción de optar por búsqueda aleatoria. Que muestrea los valores seleccionados de forma aleatoria del dominio de los hiperparámetros. Puedes aplicarla a una configuración discreta que sea definida de forma manual. Pero que también se generaliza bien en espacios que sean continuos y mixtos.
Pasos a seguir para conseguir una buena optimización
Es fundamental que tengas en cuenta una serie de pasos:
- Definición del espacio de búsqueda de parámetros.
- Especificación de una métrica para poder optimizar.
- Especificación de una directiva de terminación anticipada para las series de bajo rendimiento.
- Creación y asignación de los recursos pertinentes.
- Iniciación de un potencial experimento con la configuración que hayas definido.
- Visualización las series de entrenamiento y analizarlas.
- Selección de la mejor configuración para tu modelo.
En optimización de hiperparámetros, la optimización evolutiva es una metodología que debes tener en cuenta para conseguir los mejores resultados posibles en la red neuronal.
En las matemáticas aplicadas, las funciones de prueba suelen ser muy útiles para poder evaluar características de algoritmos de optimización. Se trata de las funciones objetivo hipotéticas que deberás elegir para alcanzar una amplia variedad de situaciones que pueden darse. Aconsejamos que compares diferentes modelos y técnicas para escoger la que más encaje con tus necesidades y las de tu empresa.
¿Qué se debe tener en cuenta en una red neuronal?
En la red neuronal, tienes que tener en cuenta que, además de encontrar parámetros óptimos como es el caso de los pesos y los sesgos, es importante que establezcas los hiperparámetros apropiados. Por lo tanto, un paso fundamental es que identifiques los mejores para el problema que estás abordando. Lo que a menudo implicará que realices un gran número de pruebas. Este proceso es el que conocemos como optimización de hiperparámetros. Y necesitarás un método refinado y que cuente con algoritmos de aprendizaje automático.
Todo lo relacionado con el análisis de datos promete revolucionar el sector tecnológico, por lo que debes estar al día de las tendencias y novedades para no perderte nada relevante. Conviértete en un experto de la información y consigue crear sistemas óptimos para tu empresa.
En definitiva, si te interesa obtener más información acerca de los hiperparámetros, es el momento de cursar un máster en big data y de formarte en la especialización que más te encaje. Aprenderás a trabajar con autonomía y responsabilidad individual y conocerás qué tipo de dinámicas colaborativas hay para implementarlas con eficiencia dentro de tu equipo de trabajo.
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