في سياق الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML)، يعد نقل التعلم تقنية متقدمة تهدف إلى تحسين كفاءة وفعالية عملية التعلم من خلال الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا لاستخراج المعرفة وتطبيقها على المهام ذات الصلة، مع الحد الأدنى أو عدم الحاجة إلى تدريب إضافي. يمكّن هذا النهج أنظمة الذكاء الاصطناعي من الاستفادة من الدروس السابقة ويقلل من مقدار الموارد الحسابية والوقت اللازم لتدريب النماذج الجديدة، خاصة بالنسبة للمهام التي تشترك في هياكل أو أنماط أو ميزات أساسية مماثلة. يعد نقل التعلم أمرًا ضروريًا في الحالات التي تكون فيها بيانات التدريب المصنفة نادرة أو باهظة الثمن أو تستغرق وقتًا طويلاً للحصول عليها.
لقد برز نقل التعلم كأداة قوية ومتعددة الاستخدامات في مجالات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لأنه يستفيد من فكرة أن العديد من المشكلات قد تشترك في الميزات الأساسية، على الرغم من اختلاف خصائصها. هذا المفهوم ذو أهمية خاصة في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر (تصنيف الصور، والتعرف على الكائنات، والتجزئة الدلالية)، ومعالجة اللغة الطبيعية (البرمجة اللغوية العصبية، وتحليل المشاعر، والتعرف على الكيان المسمى)، والتعلم المعزز (التحكم الآلي، والروبوتات).
بشكل عام، هناك سيناريوهان رئيسيان يتم فيهما تطبيق التعلم النقلي: التعلم النقلي الاستقرائي والتعلم النقلي. يحدث تعلم النقل الاستقرائي عندما يتم نقل المعرفة المستفادة من مهمة واحدة وتكييفها لتحسين الأداء في مهمة جديدة ولكن ذات صلة. ينتشر هذا النوع من التعلم النقلي في التعلم الخاضع للإشراف، حيث يتم تدريب النماذج مسبقًا على مجموعة بيانات واسعة النطاق وضبطها بدقة لتصنيف محدد أو مشكلة انحدار باستخدام كمية صغيرة من البيانات المصنفة. من ناحية أخرى، يتضمن تعلم النقل التحويلي نقل الأمثلة المصنفة من مجال إلى آخر حيث يكون للمجال المصدر والمجال الهدف توزيعات مختلفة. يُستخدم هذا النوع من نقل التعلم بشكل شائع في إعدادات التعلم غير الخاضعة للإشراف وشبه الخاضعة للإشراف، مثل التكيف مع المجال أو انحراف المفهوم.
أحد الأمثلة البارزة على نقل التعلم في الممارسة العملية هو استخدام نماذج التعلم العميق المدربة مسبقًا، مثل الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) لمهام تصنيف الصور. في هذه السيناريوهات، يمكن تحسين النماذج التي تم تدريبها مسبقًا على مجموعات بيانات الصور واسعة النطاق، مثل ImageNet، باستخدام مجموعات بيانات أصغر خاصة بالمجال. يتم تكييف الطبقات السفلية للنموذج المُدرب مسبقًا، والتي تحتوي عادةً على معلومات حول الميزات ذات المستوى المنخفض (على سبيل المثال، الحواف والأنسجة والألوان)، وإعادة تدريبها على مجموعة البيانات الجديدة. يمكن بعد ذلك استبدال الطبقات العليا، التي تميل إلى تشفير المزيد من الميزات والخصائص الخاصة بالمهمة، أو إعادة تدريبها باستخدام مجموعة البيانات الجديدة الأصغر حجمًا. لقد أثبت هذا الأسلوب فعاليته في العديد من مهام رؤية الكمبيوتر، بما في ذلك التعرف على الأشياء وتجزئة الصور والإجابة على الأسئلة المرئية.
هناك تطبيق مهم آخر لتعلم النقل يظهر في مهام معالجة اللغة الطبيعية. تعد النماذج المدربة مسبقًا مثل BERT وGPT-2 وRoBERTa نماذج قوية لمعالجة اللغات الطبيعية تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية. باستخدام نقل التعلم، يتم ضبط هذه النماذج بدقة على مجموعات البيانات الخاصة بالمجال لأداء مهام مثل تحليل المشاعر أو الإجابة على الأسئلة أو تلخيص النص بفعالية ملحوظة. يتم الاستفادة من نقل التضمينات المستفادة، غالبًا في شكل متجهات كلمات أو جمل، في المهام النهائية، مثل تحليل المشاعر أو التعرف على الكيانات المسماة.
في سياق منصة AppMaster no-code ، يمكن استخدام Transfer Learning لتمكين المزيد من التحسين والكفاءة في إنشاء تطبيقات الواجهة الخلفية والويب والهاتف المحمول. من خلال الاستفادة من نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة مسبقًا ومعرفتها بمهام أو ميزات محددة، يمكن لمستخدمي AppMaster إنشاء تطبيقات أكثر تطورًا وذكاءً وكفاءة في استخدام الموارد في وقت أقل وبجهد أقل. وقد لا يوفر هذا النهج فوائد كبيرة للمطورين من حيث الوقت والموارد فحسب، بل يفتح أيضًا أبوابًا جديدة لتجارب تطوير التطبيقات المبتكرة والمدعومة بالذكاء الاصطناعي.
نظرًا لفعاليته في تعزيز عملية التعلم وتقليل متطلبات البيانات، يعد نقل التعلم بتحسين قابلية التوسع والأداء والمرونة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. وبالنظر إلى الأهمية المتزايدة للتطبيقات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي عبر الصناعات والطلب المتزايد على الأنظمة الذكية، يشكل نقل التعلم استراتيجية حاسمة لا بد أن تلعب دورًا أكثر أهمية في تشكيل مستقبل تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة.
