¿Cómo podemos enseñar a las máquinas a aprender de forma más inteligente y eficiente?

 Uno de los grandes retos actuales en el campo de la inteligencia artificial es conseguir que los sistemas de Deep Learning (aprendizaje profundo) aprendan de forma más rápida, precisa y con menos recursos.

Aunque los modelos actuales son muy potentes, también son cada vez más complejos y costosos: necesitan enormes cantidades de datos, tiempo de entrenamiento y poder computacional.

Mi tesis doctoral parte de una pregunta sencilla, pero con un impacto profundo:

¿Podemos enseñar a las máquinas a centrarse solo en la información realmente importante para aprender mejor?

En otras palabras, busco entender cómo seleccionar las variables más relevantes y reducir la información redundante antes de que un modelo empiece a entrenar.

Así, el objetivo es que el modelo no se “distraiga” con datos innecesarios, sino que aprenda de manera más parecida a cómo lo haría una persona: concentrándose en lo esencial.

Este estudio combina técnicas de selección de variables y reducción de información para optimizar los procesos de entrenamiento en Deep Learning.

Si logramos hacerlo bien, podríamos tener modelos más rápidos, más sostenibles y más eficientes, capaces de aprender con menos datos y energía.

En futuras entradas del blog iré compartiendo cómo avanzo en esta investigación, los retos que encuentro y las ideas que van surgiendo en el camino.