¿Qué significa "Reentrenamiento"?

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El re-entrenamiento es el proceso de tomar un modelo de aprendizaje automático existente y enseñarle de nuevo con datos nuevos. Esto ayuda al modelo a mejorar su rendimiento, especialmente cuando hay nueva información disponible.

A veces, un modelo puede empezar a funcionar mal si sus datos de entrenamiento están desactualizados o si se usa en un entorno diferente. Al re-entrenar el modelo con datos frescos, puede adaptarse a estos cambios, haciéndolo más preciso.

En el campo de la IA, especialmente para dispositivos médicos, las actualizaciones regulares son importantes. Estas actualizaciones se pueden hacer ya sea re-entrenando el modelo o añadiendo nuevas características. Sin embargo, no todos los sistemas de IA se actualizan con frecuencia, y muchos pueden no pasar por el proceso de re-entrenamiento en absoluto.

La necesidad de re-entrenar plantea preguntas sobre la seguridad y efectividad. Asegura que los modelos se mantengan fiables y proporcionen resultados precisos con el tiempo, especialmente en áreas críticas como la salud donde el rendimiento importa mucho.