Dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), le Transfer Learning est une technique avancée visant à améliorer l'efficience et l'efficacité du processus d'apprentissage en tirant parti de modèles pré-entraînés pour extraire des connaissances et les appliquer à des tâches connexes, avec besoin minimal ou nul de formation supplémentaire. Cette approche permet aux systèmes d'IA de tirer parti des apprentissages antérieurs et réduit la quantité de ressources de calcul et le temps requis pour former de nouveaux modèles, en particulier pour les tâches partageant des structures, des modèles ou des fonctionnalités sous-jacentes similaires. L'apprentissage par transfert est essentiel dans les cas où les données de formation étiquetées sont rares, coûteuses ou longues à obtenir.
L'apprentissage par transfert est devenu un outil puissant et polyvalent dans les domaines de l'IA et du ML, car il capitalise sur l'idée que plusieurs problèmes peuvent partager des caractéristiques sous-jacentes, bien qu'ils aient des caractéristiques différentes. Ce concept est particulièrement pertinent dans des domaines tels que la vision par ordinateur (classification d'images, reconnaissance d'objets, segmentation sémantique), le traitement du langage naturel (PNL, analyse des sentiments, reconnaissance d'entités nommées) et l'apprentissage par renforcement (contrôle automatique, robotique).
Généralement, il existe deux scénarios principaux dans lesquels l’apprentissage par transfert est appliqué : l’apprentissage par transfert inductif et l’apprentissage par transfert transductif. L'apprentissage par transfert inductif se produit lorsque les connaissances acquises dans le cadre d'une tâche sont transférées et adaptées pour améliorer les performances dans une tâche nouvelle mais connexe. Ce type d'apprentissage par transfert est répandu dans l'apprentissage supervisé, où les modèles sont pré-entraînés sur un ensemble de données à grande échelle et ajustés à un problème de classification ou de régression spécifique à l'aide d'une petite quantité de données étiquetées. L'apprentissage par transfert transductif, quant à lui, implique le transfert d'exemples étiquetés d'un domaine à un autre dans lequel le domaine source et le domaine cible ont des distributions différentes. Ce type d'apprentissage par transfert est couramment utilisé dans des contextes d'apprentissage non supervisés et semi-supervisés, tels que l'adaptation de domaine ou la dérive de concepts.
Un exemple frappant d'apprentissage par transfert dans la pratique est l'utilisation de modèles d'apprentissage profond pré-entraînés, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour les tâches de classification d'images. Dans ces scénarios, les modèles pré-entraînés sur des ensembles de données d'images à grande échelle, comme ImageNet, peuvent être affinés à l'aide d'ensembles de données plus petits et spécifiques à un domaine. Les couches inférieures du modèle pré-entraîné, qui contiennent généralement des informations sur les caractéristiques de bas niveau (par exemple, les bords, les textures, les couleurs), sont adaptées et recyclées sur le nouvel ensemble de données. Les couches supérieures, qui ont tendance à coder des caractéristiques plus spécifiques à une tâche, peuvent ensuite être remplacées ou recyclées à l'aide du nouvel ensemble de données plus petit. Cette approche s'est avérée efficace dans diverses tâches de vision par ordinateur, notamment la reconnaissance d'objets, la segmentation d'images et la réponse visuelle à des questions.
Une autre application importante de l’apprentissage par transfert concerne les tâches de traitement du langage naturel. Les modèles pré-entraînés comme BERT, GPT-2 et RoBERTa sont de puissants modèles PNL qui ont été formés sur de grandes quantités de données textuelles. Avec Transfer Learning, ces modèles sont affinés sur des ensembles de données spécifiques à un domaine pour effectuer des tâches telles que l'analyse des sentiments, la réponse aux questions ou la synthèse de texte avec une efficacité remarquable. Le transfert des intégrations apprises, souvent sous la forme de vecteurs de mots ou de phrases, est exploité pour des tâches en aval, telles que l'analyse des sentiments ou la reconnaissance d'entités nommées.
Dans le contexte de la plate no-code AppMaster, Transfer Learning peut être utilisé pour permettre une optimisation et une efficacité accrues dans la création d'applications backend, Web et mobiles. En tirant parti de modèles d'IA pré-entraînés et de leurs connaissances pour des tâches ou des fonctionnalités spécifiques, les utilisateurs AppMaster peuvent créer des applications plus sophistiquées, intelligentes et économes en ressources en moins de temps et avec moins d'efforts. Cette approche peut non seulement offrir des avantages significatifs aux développeurs en termes de temps et de ressources, mais elle ouvre également de nouvelles portes à des expériences de développement d'applications innovantes et basées sur l'IA.
Compte tenu de son efficacité à améliorer le processus d’apprentissage et à réduire les besoins en données, Transfer Learning promet d’améliorer l’évolutivité, les performances et la flexibilité des applications d’IA et de ML. Compte tenu de l’importance croissante des applications basées sur l’IA dans tous les secteurs et de la demande croissante de systèmes intelligents, l’apprentissage par transfert constitue une stratégie cruciale qui est appelée à jouer un rôle plus important dans l’élaboration de l’avenir des technologies d’IA et de ML.
