El aprendizaje autosupervisado es un tipo de aprendizaje automático en el que los modelos aprenden a comprender los datos creando etiquetas a partir de los propios datos. A diferencia del aprendizaje supervisado, que se basa en grandes cantidades de datos etiquetados manualmente, el aprendizaje autosupervisado genera tareas a partir de datos de entrada sin procesar y aprende patrones sin necesidad de anotaciones etiquetadas por humanos.
En términos sencillos, el modelo aprende de la estructura de los datos prediciendo partes de ellos a partir de otras partes. Por ejemplo, dada una frase, podría esperar la siguiente palabra, rellenar una palabra que falta o determinar si dos fragmentos de texto están relacionados.
Por qué es importante
Etiquetar grandes conjuntos de datos requiere mucho tiempo, es costoso y, a veces, imposible a escala. El aprendizaje autosupervisado permite a los modelos aprender representaciones valiosas a partir de datos sin etiquetar, lo que lo convierte en una solución escalable y rentable. También mejora la generalización al entrenar a los modelos para que comprendan la estructura, el contexto y las relaciones de los datos.
El aprendizaje autosupervisado es la base de muchos modelos de última generación en PNL, visión artificial, procesamiento de audio y robótica.
Cómo funciona el aprendizaje autosupervisado
El aprendizaje autosupervisado funciona diseñando tareas pretexto, que se generan automáticamente a partir de los datos. Estas tareas generan pseudoetiquetas, que el modelo aprende a predecir. Una vez que el modelo se entrena en estas tareas, adquiere conocimientos útiles sobre los datos, que pueden aplicarse a tareas posteriores reales, como la clasificación o la agrupación.
Ejemplo (texto)
Dada la frase:
El gato se sentó en el/la ___.
Se podría entrenar al modelo para que prediga la palabra que falta (esterilla). Esta es una tarea autosupervisada porque la etiqueta de entrenamiento forma parte de los datos.
Ejemplo (imagen)
En visión artificial, un modelo podría aprender a predecir la rotación de una imagen o a identificar si dos parches de imagen pertenecen a la misma imagen original. Estas tareas no requieren etiquetas humanas, pero enseñan al modelo la comprensión visual.
Conceptos en el aprendizaje autosupervisado
1. Tarea pretexto
Una tarea se crea automáticamente a partir de datos sin etiquetar. Está diseñada para ayudar al modelo a aprender patrones o estructuras funcionales. Los ejemplos incluyen la predicción de partes que faltan, el aprendizaje contrastivo (identificación de muestras similares frente a muestras diferentes) y la reordenación de secuencias.
2. Tarea posterior
La tarea real del mundo real (como la clasificación, la detección o la traducción) para la que se utiliza finalmente el modelo después del preentrenamiento. El conocimiento del modelo de la tarea pretexto se transfiere para mejorar el rendimiento aquí.
3. Aprendizaje de representación
Los modelos autosupervisados aprenden representaciones, características internas útiles que describen los datos. Las buenas representaciones ayudan a los modelos a rendir mejor en las tareas posteriores con menos entrenamiento.
4. Aprendizaje por transferencia
Después de entrenar en un gran conjunto de datos sin etiquetar, el modelo aprendido o partes pueden ajustarse en un conjunto de datos etiquetado más pequeño para una tarea específica. Esto ahorra tiempo y mejora el rendimiento.
Tipos de aprendizaje autosupervisado
Aprendizaje contrastivo
En el aprendizaje contrastivo, el modelo aprende comparando pares de puntos de datos. Intenta acercar los ejemplos similares (positivos) y alejar los diferentes (negativos) en el espacio de incrustación.
Ejemplo: SimCLR (en visión) y SimCSE (en PNL) aprenden a agrupar imágenes u oraciones similares y a separar las no relacionadas.
Tareas pretexto generativas
Estas implican generar o reconstruir partes de la entrada. El modelo se entrena para completar la información que falta.
Ejemplos:
- Modelado de lenguaje enmascarado (utilizado en BERT)
- Pintura de imágenes (predicción de partes faltantes de imágenes)
- Tareas de reconstrucción de audio
Aprendizaje basado en la agrupación
Este enfoque entrena al modelo para combinar muestras de datos similares aprendiendo representaciones útiles y amigables para el clúster. Modelos como DeepCluster utilizan esta técnica.
Aplicaciones del aprendizaje autosupervisado
Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
El aprendizaje autosupervisado ha transformado la PNL. Modelos como BERT, GPT, RoBERTa y T5 se entrenan utilizando tareas autosupervisadas como:
- Predicción de palabras enmascaradas (BERT)
- Predicción de la siguiente palabra (GPT)
- Reconstrucción del texto original a partir de la entrada dañada (T5)
Estos modelos se ajustan luego para tareas como la clasificación de texto, el análisis de sentimientos, la traducción y la summarización.
Visión artificial
En visión, el aprendizaje autosupervisado ayuda a los modelos a aprender características como formas, colores y límites de objetos sin etiquetado manual. Las tareas pretexto incluyen:
- Predicción de la rotación de la imagen
- Ordenación de parches de imagen
- Aprendizaje de imágenes contrastivas (por ejemplo, SimCLR, MoCo, BYOL)
Los transformadores de visión y las CNN se benefician enormemente del preentrenamiento autosupervisado cuando los datos etiquetados son limitados.
Voz y audio
Los modelos pueden entrenarse para predecir segmentos de audio faltantes o determinar si dos clips de audio son similares. Estas tareas mejoran el rendimiento en:
- Reconocimiento de voz
- Identificación del hablante
- Análisis de emociones
Ejemplos: wav2vec, HuBERT.
Sistemas de recomendación
Al aprender patrones en el comportamiento del usuario sin necesidad de datos etiquetados, los modelos autosupervisados pueden predecir mejor las preferencias del usuario y personalizar las recomendaciones de contenido.
Robótica y control
Los robots pueden utilizar el aprendizaje autosupervisado para comprender las relaciones de causa-efecto en su entorno interactuando con él y aprendiendo de la retroalimentación sin etiquetas externas.
Beneficios del aprendizaje autosupervisado
1. No se necesitan etiquetas manuales: La ventaja más significativa es que elimina la dependencia de los conjuntos de datos etiquetados, lo que lo hace ideal para dominios donde el etiquetado es costoso o poco práctico.
2. Escalable: Funciona bien con grandes conjuntos de datos, entrenando eficientemente modelos en cantidades masivas de datos.
3. Mejor generalización: Los modelos autosupervisados a menudo funcionan mejor en tareas posteriores porque aprenden características más ricas y transferibles.
4. Robusto al ruido: Dado que el modelo está entrenado para predecir partes faltantes o corruptas, aprende a manejar mejor el ruido y la variabilidad en los datos.
5. Permite el aprendizaje por transferencia: Los modelos autosupervisados preentrenados pueden ajustarse en conjuntos de datos etiquetados más pequeños, reduciendo la necesidad de entrenamiento supervisado a gran escala.
Retos y limitaciones
1. Diseño de la tarea
Elegir la tarea pretexto correcta es fundamental. Las tareas mal diseñadas pueden llevar al modelo a aprender representaciones irrelevantes o débiles.
2. Costo computacional
El entrenamiento en grandes conjuntos de datos sin etiquetar aún puede ser computacionalmente intensivo, especialmente para modelos grandes como BERT o GPT.
3. Complejidad de la evaluación
Dado que no se utilizan datos etiquetados durante el entrenamiento, medir el progreso del aprendizaje sin una tarea posterior es más difícil.
4. Adaptación del dominio
Si los datos de preentrenamiento y ajuste fino difieren, los modelos preentrenados pueden no generalizarse bien a un dominio diferente.
Modelos autosupervisados populares
| Modelo | Descripción |
| BERT | Entrenado con modelado de lenguaje enmascarado y predicción de la siguiente oración. |
| GPT (1–4) | Aprendido prediciendo el siguiente token en una secuencia. |
| SimCLR | Aprende representaciones de imágenes a través del aprendizaje contrastivo. |
| BYOL | Aprende características visuales sin pares negativos en el aprendizaje contrastivo. |
| wav2vec 2.0 | Modelo de voz autosupervisado que utiliza el aprendizaje contrastivo y la cuantificación. |
| DINO | Utiliza la destilación del conocimiento para el aprendizaje de visión autosupervisado. |
Comparación: autosupervisado vs. Otros tipos de aprendizaje
| Tipo de aprendizaje | Etiquetas requeridas | Tareas típicas | Modelos de ejemplo |
| Supervisado | Sí | Clasificación, regresión | ResNet, XGBoost |
| No supervisado | No | Agrupación, reducción de dimensionalidad | PCA, K-means |
| Autosupervisado | No (utiliza pseudoetiquetas) | Aprendizaje de representación, preentrenamiento | BERT, SimCLR |
| Refuerzo | No (utiliza retroalimentación) | Toma de decisiones, sistemas de control | DQN, AlphaGo |
Futuro del aprendizaje autosupervisado
El aprendizaje autosupervisado se está convirtiendo rápidamente en la base de los sistemas de IA de propósito general. Con suficientes datos, los modelos pueden entrenarse para comprender el lenguaje, la visión, el audio y más, todo sin datos etiquetados por humanos. Esto permite un desarrollo más rápido, una mejor escalabilidad y más flexibilidad de dominio.
Las tendencias emergentes incluyen:
- Aprendizaje multimodal: Entrenamiento de modelos en texto, imagen y audio juntos (por ejemplo, CLIP).
- Modelos universales: Uso de objetivos autosupervisados unificados, preentrenamiento de modelos masivos para múltiples tareas e idiomas.
- Aprendizaje continuo: Uso de señales autosupervisadas para adaptar los modelos a lo largo del tiempo a medida que evolucionan los datos.
Conclusión
El aprendizaje autosupervisado es un método poderoso que permite a las máquinas aprender de datos sin etiquetar generando sus señales de aprendizaje. Ha transformado campos como la PNL, la visión artificial y el procesamiento del habla, permitiendo a los modelos aprender representaciones de alta calidad a escala. Al reducir la dependencia de los datos etiquetados y permitir una IA más generalizable, el aprendizaje autosupervisado da forma a la próxima generación de sistemas inteligentes. Sus aplicaciones solo crecerán en todas las industrias y dominios a medida que evolucionen la investigación y las herramientas.
