Adestramento

Adestrar significa aprender a facer algo, tornar destro ou hábil nunha determinada práctica a algo ou alguén, ou tornarse destro mediante o ensino e o exercicio. O adestramento inclúe a formación teórica e práctica de habilidades. O termo emprégase para a aprendizaxe de traballos, xogos ou deportes etc. Cando é referido a animais úsase tamén o sinónimo amestrar. O mesmo termo, por analoxía, é empregado no eido da informática.

Adestramento humano

Nenos ocupados no adestramento de habilidades.[1]

O adestramento inclúe diversos exemplos e campos, como a formación para as forzas armadas, formación de aprendices, aprender un xogo ou deportes como o baloncesto ou o xadrez (os que dirixen os adestramentos adoitan ser chamados adestradores), ou habilidades diversas (por exemplo en matemáticas pode adestrarse desde a resolución de problemas básicos até habilidades excepcionais de cálculo; no eido da comunicación pódense adestrar dificultades concretas con axuda de logopedas, a habilidade de ler os beizos etc.) o desenvolvemento profesional en dereito, medicina, xestión, etc.

Adestrar implica modificar o comportamento mediante a aprendizaxe de novas habilidades e técnicas. A eficacia do adestramento avalíase a través de probas que determinan se o comportamento foi mellorado e modificado con éxito.

As sesións poden repetirse até alcanzar o comportamento desexado. O exercicio físico pode formar parte do adestramento, sendo ás veces específico e para mellorar a propia capacidade ou rendemento; por exemplo, adestramento de forza ou adestramento de flexibilidade.

Adestramento animal

Campamento de adestramento para elefantes.

O adestramento animal ou amestramento é unha práctica milenaria, que se remonta a tempos antigos cando os humanos empezaron a domesticar animais para traballo e compañía. Diversos animais, incluíndo mamíferos terrestres (cans, gatos, cabalos, elefantes...), mamíferos mariños (delfínidos, focas...), aves, e mesmo insectos, poden ser adestrados para realizar comportamentos específicos en resposta a estímulos controlados. O adestramento utilízase para diversos fins, como mellorar a convivencia, realizar tarefas específicas como salvamento, entretemento etc. Técnicas como o condicionamento clásico, onde se recompensa aos animais por comportamentos desexados, demostraron ser eficaces para mellorar a cooperación e o benestar dos animais domesticados.

Adestramento en informática

Resultados do adestramento modelos de IA co método Nightshade. Canto maior a exposición a datos corruptos, menor a precisión das imaxes xeradas, revelando a vulnerabilidade dos modelos a manipulacións nos datos de adestramento.

O adestramento en informática refírese á formación específica no uso de tecnoloxías e sistemas informáticos, incluíndo o adestramento de software, hardware e redes. Un dos ámbitos máis avanzados e de grande interese é o adestramento das intelixencias artificiais (IA), especialmente usando técnicas de aprendizaxe profunda para mellorar a capacidade das máquinas de realizar tarefas complexas como o recoñecemento da fala. Esta capacidade permite que as máquinas entendan e procesen a linguaxe humana e é fundamental para aplicacións como asistentes virtuais, sistemas de resposta interactiva etc.

Adestramento das intelixencias artificiais

O adestramento das IAs implica alimentar grandes conxuntos de datos a modelos computacionais para que aprendan a recoñecer patróns, tomar decisións e executar tarefas de maneira autónoma. A aprendizaxe profunda (deep learning), un subcampo da aprendizaxe automática, utiliza redes neurais artificiais profundas para analizar e interpretar grandes volumes de información. O adestramento destas redes é fundamental para mellorar a precisión en tarefas como recoñecemento de imaxes, predición de series temporais, procesamento da linguaxe natural etc.

Técnicas comúns de adestramento

• Redes neuronais convolucionais (CNNs): Empregadas frecuentemente para recoñecemento de imaxes e vídeo.
• Redes neuronais recorrentes (RNNs): Idóneas para tarefas que requiren memoria de eventos anteriores, como tradución de idiomas ou procesamento de secuencias temporais.
• Redes neuronais profundas (DNNs): Utilizadas en tarefas que demandan unha análise complexa e profunda dos datos de entrada.

Estas tecnoloxías melloran a eficiencia das tarefas automatizadas e abren novos campos de investigación e desenvolvemento en ciencia computacional e intelixencia artificial.

Porén, este progreso tamén presenta desafíos significativos, incluíndo a necesidade de asegurar un aliñamento ético no adestramento das IAs para evitar nesgos e abusos potenciais. Ademais, o desenvolvemento cara a unha intelixencia artificial xeral suscita preocupacións sobre o control, a autonomía das máquinas e o impacto sobre a sociedade e o emprego.

Véxase tamén

Bibliografía

• Goodfellow, Ian; Bengio, Yoshua; Courville, Aaron. Deep Learning. MIT Press, 2016.
• Chollet, François. Deep Learning with Python. Manning Publications, 2017.

Outros artigos

• Adestrador
• Aprendizaxe
• Aprendizaxe automática
• Aprendizaxe profunda
• Big data
• Campo de adestramento
• Campo de reeducación
• Ciencia de datos
• Didáctica
• Docente
• Educación
• Educación física
• Esquema corporal
• Formación continua
• Formación en liña
• Pedagoxía
• Psicoloxía educativa
• Simulación
• Software educativo
• Tecnoloxías da información

Ligazóns externas

• Formación dentro da industria Arquivado 30 de agosto de 2019 en Wayback Machine. Arquivado
• Adestramento de fitness para nenos
• Adestramento físico para maiores