Yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) bağlamında Transfer Öğrenme, bilgiyi çıkarmak ve ilgili görevlere uygulamak için önceden eğitilmiş modellerden yararlanarak öğrenme sürecinin verimliliğini ve etkinliğini artırmayı amaçlayan gelişmiş bir tekniktir. ek eğitime minimum düzeyde ihtiyaç vardır veya hiç gerek yoktur. Bu yaklaşım, yapay zeka sistemlerinin önceki öğrenmelerden faydalanmasını sağlar ve özellikle benzer temel yapıları, kalıpları veya özellikleri paylaşan görevler için yeni modellerin eğitimi için gereken hesaplama kaynağı miktarını ve zamanı azaltır. Etiketli eğitim verilerinin elde edilmesinin az, pahalı veya zaman alıcı olduğu durumlarda Transfer Öğrenimi önemlidir.
Transfer Öğrenme, yapay zeka ve makine öğrenimi alanlarında güçlü ve çok yönlü bir araç olarak ortaya çıktı çünkü farklı özelliklere sahip olmasına rağmen birçok sorunun temel özellikleri paylaşabileceği fikrinden yararlanıyor. Bu kavram özellikle bilgisayarlı görme (görüntü sınıflandırma, nesne tanıma, anlamsal bölümleme), doğal dil işleme (NLP, duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma) ve takviyeli öğrenme (otomatik kontrol, robotik) gibi alanlarla ilgilidir.
Genel olarak Transfer Öğrenmenin uygulandığı iki ana senaryo vardır: tümevarımsal transfer öğrenme ve transdüktif transfer öğrenme. Tümevarımsal transfer öğrenimi, bir görevden öğrenilen bilginin yeni fakat ilgili bir görevdeki performansı artırmak için aktarılması ve uyarlanmasıyla gerçekleşir. Bu tür transfer öğrenimi, modellerin büyük ölçekli bir veri kümesi üzerinde önceden eğitildiği ve az miktarda etiketli veri kullanılarak belirli bir sınıflandırma veya regresyon problemine ince ayar yapıldığı denetimli öğrenmede yaygındır. Transdüktif transfer öğrenme ise etiketli örneklerin kaynak alan ve hedef alanın farklı dağılımlara sahip olduğu bir alandan diğerine aktarılmasını içerir. Bu tür transfer öğrenimi, alan uyarlaması veya kavram sapması gibi denetimsiz ve yarı denetimli öğrenme ortamlarında yaygın olarak kullanılır.
Uygulamada Transfer Öğrenmenin öne çıkan bir örneği, görüntü sınıflandırma görevleri için evrişimli sinir ağları (CNN'ler) gibi önceden eğitilmiş derin öğrenme modellerinin kullanılmasıdır. Bu senaryolarda, ImageNet gibi büyük ölçekli görüntü veri kümeleri üzerinde önceden eğitilmiş modellere daha küçük, alana özgü veri kümeleri kullanılarak ince ayar yapılabilir. Genellikle düşük seviyeli özellikler (örneğin, kenarlar, dokular, renkler) hakkında bilgi içeren, önceden eğitilmiş modelin alt katmanları, yeni veri kümesine uyarlanır ve yeniden eğitilir. Göreve özgü daha fazla özellik ve karakteristiği kodlama eğiliminde olan daha yüksek katmanlar, daha sonra yeni, daha küçük veri kümesi kullanılarak değiştirilebilir veya yeniden eğitilebilir. Bu yaklaşımın nesne tanıma, görüntü bölümleme ve görsel soru yanıtlama dahil olmak üzere çeşitli bilgisayarlı görme görevlerinde etkili olduğu kanıtlanmıştır.
Transfer Öğrenmenin bir diğer önemli uygulaması doğal dil işleme görevlerinde görülmektedir. BERT, GPT-2 ve RoBERTa gibi önceden eğitilmiş modeller, çok büyük miktarda metin verisi üzerinde eğitilmiş güçlü NLP modelleridir. Transfer Öğrenimi ile bu modellere, duygu analizi, soru cevaplama veya metin özetleme gibi görevleri dikkate değer bir verimlilikle gerçekleştirmek için alana özgü veri kümeleri üzerinde ince ayar yapılır. Öğrenilen yerleştirmelerin genellikle kelime veya cümle vektörleri biçiminde aktarımı, duygu analizi veya adlandırılmış varlık tanıma gibi aşağı yönlü görevler için kullanılır.
AppMaster no-code platformu bağlamında, arka uç, web ve mobil uygulamalar oluşturmada daha fazla optimizasyon ve verimlilik sağlamak için Transfer Öğrenimi kullanılabilir. AppMaster kullanıcıları, önceden eğitilmiş yapay zeka modellerinden ve belirli görev veya özelliklere yönelik bilgilerinden yararlanarak, daha az zamanda ve daha az çabayla daha karmaşık, akıllı ve kaynak açısından verimli uygulamalar oluşturabilir. Bu yaklaşım geliştiricilere zaman ve kaynak açısından önemli faydalar sağlamanın yanı sıra yenilikçi ve yapay zeka destekli uygulama geliştirme deneyimlerine de yeni kapılar açıyor.
Öğrenme sürecini geliştirme ve veri gereksinimlerini azaltmadaki etkinliği göz önüne alındığında, Transfer Öğrenme, AI ve ML uygulamaları için ölçeklenebilirliği, performansı ve esnekliği artırmayı vaat ediyor. Sektörlerde yapay zeka destekli uygulamaların artan önemi ve akıllı sistemlere yönelik artan talep göz önüne alındığında, Transfer Öğrenimi, yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin geleceğini şekillendirmede daha önemli bir rol oynaması kaçınılmaz olan önemli bir strateji oluşturmaktadır.
