Con la era digital en pleno auge, muchos han comenzado a buscar información relativa a este campo en constante evolución del aprendizaje automático. El aprendizaje automático sin duda ha llevado a una serie de avances en el mundo de la tecnología y continúa haciéndolo. Si estás comenzando con el aprendizaje automático, estoy seguro de que en algún momento te has encontrado con la palabra ‘Epoch‘ y te has preguntado qué significa. Entonces, ¿cómo se puede definir exactamente un epoch en el contexto del aprendizaje automático?
Dentro del contexto del aprendizaje automático, epoch se puede describir como un ciclo completo a través de todo el conjunto de datos de entrenamiento e indica la cantidad de pasadas que el algoritmo de aprendizaje automático ha completado durante ese entrenamiento.
Este concepto fascinante y en continuo desarrollo ha sido ampliamente especulado e investigado, y el uso exacto de un epoch está sujeto al contexto en el que se utiliza. En este artículo, con la ayuda de algunos ejemplos concluyentes, intentaré intentar explicar lo que implica Epoch en el aprendizaje automático de una manera fácil de entender. Si estás interesado en aprender más sobre este tema, estoy seguro de que este artículo te resultará interesante. Entonces, sigue leyendo.
Indice
¿Qué es Epoch?
El aprendizaje automático implica el uso de algoritmos avanzados que analizan datos, aprenden de ellos y utilizan estos puntos de aprendizaje para identificar patrones de interés. Se utilizan varias épocas a lo largo del desarrollo de modelos de aprendizaje automático y, dado que esto implica aprender de acuerdo con lo que se aprende del conjunto de datos, se requiere cierta intervención humana durante las etapas iniciales.
Hay dos tipos de modelos de aprendizaje automático y se pueden clasificar como modelos de aprendizaje supervisados o no supervisados. La capacidad de aprendizaje de estos modelos requiere conjuntos de datos específicos para su desarrollo, y estos conjuntos de datos de entrenamiento deben planificarse de acuerdo con el resultado que se espera lograr, así como las tareas que el agente deberá realizar.
Cuando se intenta definir a fondo un epoch, que puede entenderse principalmente como un ciclo a través del conjunto de datos de entrenamiento completo, se debe comprender la base y los términos subyacentes que forman un epoch dentro de este contexto. Un epoch se compone en última instancia de lotes de datos e iteraciones, cuya suma en última instancia equivaldrá a una época.
El aprendizaje automático en su conjunto se basa principalmente en datos en sus diversas formas. Cada conjunto de datos está compuesto por una cierta cantidad de muestras o filas de datos que están sujetas al objetivo y contexto de los datos.
El conjunto de datos en sí generalmente se agrupa en lotes, particularmente cuando el conjunto de datos es extenso o grande. El tamaño del lote se puede identificar como un hiperparámetro que describe el número de muestras con las que trabajar antes de actualizar los parámetros internos del modelo. Luego, estos lotes se ejecutan a través de iteraciones, que se refiere al número de lotes o pasos a través de paquetes separados de los datos de entrenamiento necesarios para completar una época.
Al final de la iteración de cada lote, las predicciones se evalúan en comparación con las variables de salida esperadas y se calcula el error. Este error calculado se utiliza luego para actualizar el algoritmo y mejorar el modelo.
Un epoch implica un ciclo completo del conjunto de datos de entrenamiento que se compone de lotes e iteraciones del conjunto de datos, y el número de epoch necesarios para que un modelo se ejecute de manera eficiente se basa en los datos en sí y en el objetivo del modelo. Si bien no hay garantía de que una red converja mediante el uso de datos para múltiples épocas, lo más probable es que el aprendizaje automático requiera múltiples épocas para lograr el resultado deseado.
Si uno considera el propósito de una época dentro del aprendizaje automático en comparación con un escenario de la vida cotidiana, podemos encontrar ejemplos similares que pueden crear una imagen más clara de estos conceptos abstractos y cómo se relacionan entre sí.
Por ejemplo, si consideramos viajar del punto A al punto B como la ‘tarea’, podríamos considerar cualquier ruta disponible de A a B como una ‘época’, y los detalles específicos de la ruta, como paradas y giros, como las ‘iteraciones’.
Para un ejemplo más numérico, se puede considerar un conjunto de datos hipotético. Supongamos que tienes un conjunto de datos con 200 muestras o filas de datos y eliges un lote de 5 muestras, entonces este será el conjunto de datos de entrenamiento completo. Digamos que eliges 1,000 épocas, lo que equivaldría a 1,000 ciclos de este conjunto de datos de entrenamiento.
Esto implicaría que el conjunto de datos debería dividirse en 40 lotes, cada uno con 5 muestras, y el modelo se actualizaría después de cada iteración o lote de 5 muestras. Esto también implicaría que una época dentro de este contexto implicaría ejecutar 40 lotes o 40 iteraciones y, como resultado, pasará por 40 actualizaciones.
Con una época que equivale a 40 lotes, y hay un total de 1000 épocas o ciclos en todo el conjunto de datos, en este caso, el modelo que se está desarrollando aquí se habría ejecutado en un total de 40 000 lotes o iteraciones a lo largo de todo el proceso de entrenamiento.
Gradient Descent
SGD o Gradient Descent es un algoritmo de aprendizaje y optimización que entrena algoritmos en aprendizaje automático ML. Se utiliza en redes neuronales, inteligencia artificial y aprendizaje profundo como algoritmo de optimización. El trabajo del algoritmo es identificar los parámetros internos del modelo, como el error cuadrático medio o la pérdida logarítmica que se comporta frente a algunas otras medidas de rendimiento especificadas.
El algoritmo de aprendizaje de descenso de gradiente estocástico tiene varios hiperparámetros como la época en el aprendizaje automático y el tamaño del lote. Estos hiperparámetros son valores enteros y parecen comportarse de manera similar, lo que genera confusión. Exploremos sus diferencias.
En primer lugar, la optimización es un proceso de aprendizaje mediante la búsqueda de algoritmos. El algoritmo de optimización del descenso de gradiente tiene un «gradiente», que es el cálculo del error con el error de pendiente o gradiente destinado a definir un gradiente. El término que se utiliza para definir el descenso significa descender por la pendiente hasta alcanzar el nivel mínimo del error. También es un algoritmo iterativo, lo que significa que el proceso de búsqueda se repite una y otra vez en varios pasos discretos en los que cada paso está diseñado para mejorar ligeramente los parámetros del modelo.
Cada paso del algoritmo también involucra el conjunto de parámetros internos actuales, haciendo predicciones basadas en muestras y comparando sus predicciones con los resultados reales esperados pronosticados, y actualizando los cálculos de error a los parámetros internos del modelo. Este procedimiento de actualización de algoritmos varía según los diferentes tipos de algoritmos. Las redes artificiales y neuronales utilizan el algoritmo con actualizaciones de retropropagación.
Uso de Epoch
El aprendizaje automático requiere con frecuencia cientos o miles de épocas, y la cantidad de épocas utilizadas dentro de cualquier modelo representa un hiperparámetro. En esencia, un hiperparámetro define la cantidad de veces que el algoritmo de aprendizaje se ejecutará a través del conjunto de datos. Esto permite que el algoritmo de aprendizaje se ejecute hasta que el error o el área de mejora dentro del modelo haya sido reconocido o suficientemente optimizado.
El uso específico de una época está sujeto predominantemente al área de aprendizaje automático al que se está aplicando. Cuando esto se aplica al aprendizaje por refuerzo, donde generalmente se lo conoce como un episodio, el agente aprenderá principalmente qué decisiones tomar en comparación con las consecuencias de cada una, y es posible que no tome la misma ruta para completar la misma tarea.
Dentro de una red neuronal, el objetivo del modelo se basaría en clasificar o generar material que sea definitivamente correcto o incorrecto. Por lo tanto, una época requerida para agentes experimentales que realizan varias acciones para una sola tarea puede diferir cuando se compara con una época para agentes que intentan realizar una sola acción para muchas tareas similares.
Las épocas también se utilizan para recopilar y agrupar datos de rendimiento relacionados con el desarrollo del modelo de aprendizaje automático en forma de diagrama de líneas. Es común usar épocas a lo largo del eje x como una representación del tiempo y usar el eje y para mostrar la mejora de la capacidad o la falta de ella. Estos gráficos de líneas a menudo se denominan curvas de aprendizaje y se utilizan para determinar si el modelo ha aprendido o no, y si el modelo se ajusta adecuadamente al conjunto de datos de entrenamiento y los resultados previstos.
Epoch en la red neuronal
Una red neuronal consta de una matriz o algoritmos para el modelado de datos, que utiliza gráficos de neuronas que se utilizan en el aprendizaje automático para organizar los algoritmos de modo que la red neuronal pueda tomar decisiones precisas de forma independiente. Las redes neuronales se pueden clasificar en feedforward, recurrentes, convolucionales y modulares.
De manera similar al uso de un epoch dentro de los modelos de aprendizaje automático, un epoch dentro de las redes neuronales equivale a una iteración del ciclo de entrenamiento completo en el conjunto de datos de entrenamiento. Pero, la época en sí diferirá de la época de un modelo de aprendizaje automático como resultado del objetivo del modelo.
Al igual que los modelos de aprendizaje automático, pueden pasar miles de épocas o ciclos completos de conjuntos de datos de entrenamiento antes de que la red neuronal pueda aprender y comportarse como estaba previsto, y la complejidad de la red neuronal también tendrá un impacto en este proceso.
La principal diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales es el hecho de que las redes neuronales no requieren intervención humana. Esto se debe al hecho de que las distintas capas pasan los datos a través de jerarquías de nodos interconectados, ya que cada nodo clasifica los datos de las capas anteriores antes de pasarlos a la siguiente.
Al usar múltiples épocas en diferentes patrones, se espera que la red neuronal que se está entrenando desarrolle una mejor generalización cuando se le proporcionen datos de prueba de entrada. Le da a la red la oportunidad de ver datos anteriores y reajustar los parámetros internos del modelo para garantizar que el modelo sea imparcial con respecto a los últimos puntos de datos experimentados durante el entrenamiento.
Si una red neuronal tiene más capas, las capacidades computacionales y de resolución de problemas de esa red serán mayores. Este proceso permite que las redes neuronales desarrollen la capacidad de aprender a través de sus propios errores, en lugar de aprender únicamente a través de conjuntos de datos de muestra, como lo hacen los modelos de aprendizaje automático.
Las épocas se han utilizado ampliamente en este extenso campo, y cada época se crea en correlación directa con el tipo de modelo que se está desarrollando y el propósito del modelo en comparación con el conjunto de datos de muestra que se proporciona. Si bien no existe una cantidad específica de épocas que equivalga a un modelo eficiente, es importante comprender el beneficio de cada época en la actualización del desarrollo del modelo.
Por lo general, el modelo se considerará exitoso en su capacidad de aprendizaje si hubo un aprendizaje satisfactorio en relación con el conjunto de entrenamiento de datos de época proporcionado, y si el proceso general dio como resultado la identificación de errores y la minimización suficiente.
Diferencia entre Epoch y Batch
El modelo se actualiza cuando se procesa un número específico de muestras. Esto se conoce como tamaño de lote de muestras o Batch. El número de pases completos del conjunto de datos de entrenamiento también es significativo y se denomina número de época en el aprendizaje automático en el conjunto de datos de entrenamiento. El tamaño del lote suele ser igual a 1 y puede ser igual o menor que el número de muestra del conjunto de datos de entrenamiento.
Epoch en una red neuronal o número de época es típicamente un valor entero que se encuentra entre 1 e infinito. Por tanto, se puede ejecutar el algoritmo durante cualquier período de tiempo. Para detener la ejecución del algoritmo, se puede usar un número de época fijo y también usar el factor de tasa de cambio del error del modelo que es cero durante un período de tiempo.
Tanto el tamaño del lote como la época en el aprendizaje automático de los algoritmos de aprendizaje son hiperparámetros con números enteros como valores utilizados por el modelo de entrenamiento. Estos valores no se encuentran mediante un proceso de aprendizaje, ya que no son parámetros internos del modelo y deben especificarse para el proceso al entrenar un algoritmo en el conjunto de datos de entrenamiento. Estos números tampoco son valores fijos y, según el algoritmo, pueden requerir probar varios valores enteros antes de encontrar los valores más adecuados para el proceso.
Conclusión
Al descubrir diferencias en el descenso de gradiente estocástico en una época en el aprendizaje automático y los lotes, se puede decir que el algoritmo estocástico de descenso de gradiente utiliza un conjunto de datos para el entrenamiento con su algoritmo de aprendizaje que es iterativo al actualizar el modelo. El tamaño del lote es un hiperparámetro de descenso de gradiente que entrena los números de las muestras de entrenamiento antes de que los parámetros internos del modelo se actualicen para trabajar a través del lote. El número de época es nuevamente un hiperparámetro de descenso de gradiente que define el número de pasadas que se completan al pasar por conjuntos de datos en entrenamiento.
Para concluir, en Machine Learning, una época se define como un ciclo completo a través del conjunto de datos de entrenamiento e indica la cantidad de pases que el algoritmo de aprendizaje automático ha completado durante el entrenamiento. En términos simples, si consideras viajar del punto A al punto B como una tarea, entonces la cantidad de rutas disponibles de A a B se describiría como una época.