कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के संदर्भ में, ट्रांसफर लर्निंग एक उन्नत तकनीक है जिसका उद्देश्य ज्ञान निकालने और संबंधित कार्यों में इसे लागू करने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल का लाभ उठाकर सीखने की प्रक्रिया की दक्षता और प्रभावकारिता में सुधार करना है। अतिरिक्त प्रशिक्षण की न्यूनतम या कोई आवश्यकता नहीं। यह दृष्टिकोण एआई सिस्टम को पिछली सीखों का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है और नए मॉडलों के प्रशिक्षण के लिए आवश्यक कम्प्यूटेशनल संसाधनों और समय की मात्रा को कम करता है, विशेष रूप से उन कार्यों के लिए जो समान अंतर्निहित संरचनाओं, पैटर्न या सुविधाओं को साझा करते हैं। ट्रांसफर लर्निंग उन मामलों में आवश्यक है जहां लेबल किया गया प्रशिक्षण डेटा दुर्लभ, महंगा या प्राप्त करने में समय लेने वाला है।
ट्रांसफर लर्निंग एआई और एमएल डोमेन में एक शक्तिशाली और बहुमुखी उपकरण के रूप में उभरा है क्योंकि यह इस विचार का लाभ उठाता है कि विभिन्न विशेषताओं के बावजूद कई समस्याओं में अंतर्निहित विशेषताएं समान हो सकती हैं। यह अवधारणा विशेष रूप से कंप्यूटर विज़न (छवि वर्गीकरण, ऑब्जेक्ट पहचान, सिमेंटिक विभाजन), प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी, भावना विश्लेषण, नामित-इकाई पहचान), और सुदृढीकरण सीखने (स्वचालित नियंत्रण, रोबोटिक्स) जैसे डोमेन में प्रासंगिक है।
आम तौर पर, दो मुख्य परिदृश्य होते हैं जिनमें ट्रांसफर लर्निंग को लागू किया जाता है: आगमनात्मक ट्रांसफर लर्निंग और ट्रांसडक्टिव ट्रांसफर लर्निंग। आगमनात्मक स्थानांतरण सीखना तब होता है जब एक कार्य से सीखा गया ज्ञान स्थानांतरित किया जाता है और एक नए, लेकिन संबंधित कार्य में प्रदर्शन को बेहतर बनाने के लिए अनुकूलित किया जाता है। इस प्रकार की स्थानांतरण शिक्षा पर्यवेक्षित शिक्षण में प्रचलित है, जहां मॉडल को बड़े पैमाने पर डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है और लेबल किए गए डेटा की एक छोटी मात्रा का उपयोग करके एक विशिष्ट वर्गीकरण या प्रतिगमन समस्या को ठीक किया जाता है। दूसरी ओर, ट्रांसडक्टिव ट्रांसफर लर्निंग में लेबल किए गए उदाहरणों को एक डोमेन से दूसरे डोमेन में स्थानांतरित करना शामिल है जिसमें स्रोत डोमेन और लक्ष्य डोमेन के अलग-अलग वितरण होते हैं। इस प्रकार की स्थानांतरण शिक्षा का उपयोग आमतौर पर गैर-पर्यवेक्षित और अर्ध-पर्यवेक्षित शिक्षण सेटिंग्स में किया जाता है, जैसे कि डोमेन अनुकूलन या अवधारणा बहाव।
व्यवहार में ट्रांसफर लर्निंग का एक प्रमुख उदाहरण छवि वर्गीकरण कार्यों के लिए पूर्व-प्रशिक्षित गहन शिक्षण मॉडल, जैसे कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) का उपयोग है। इन परिदृश्यों में, जिन मॉडलों को इमेजनेट जैसे बड़े पैमाने के छवि डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया गया है, उन्हें छोटे, डोमेन-विशिष्ट डेटासेट का उपयोग करके ठीक किया जा सकता है। पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल की निचली परतें, जिनमें आमतौर पर निम्न-स्तरीय सुविधाओं (जैसे, किनारे, बनावट, रंग) के बारे में जानकारी होती है, को नए डेटासेट पर अनुकूलित और पुनः प्रशिक्षित किया जाता है। उच्च परतें, जो अधिक कार्य-विशिष्ट सुविधाओं और विशेषताओं को एन्कोड करती हैं, उन्हें या तो नए, छोटे डेटासेट का उपयोग करके प्रतिस्थापित या पुनः प्रशिक्षित किया जा सकता है। यह दृष्टिकोण वस्तु पहचान, छवि विभाजन और दृश्य प्रश्न-उत्तर सहित विभिन्न कंप्यूटर विज़न कार्यों में प्रभावी साबित हुआ है।
ट्रांसफर लर्निंग का एक और महत्वपूर्ण अनुप्रयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों में देखा जाता है। BERT, GPT-2 और RoBERTa जैसे पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल शक्तिशाली NLP मॉडल हैं जिन्हें बड़ी मात्रा में टेक्स्ट डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। ट्रांसफर लर्निंग के साथ, इन मॉडलों को उल्लेखनीय प्रभावशीलता के साथ भावना विश्लेषण, प्रश्न-उत्तर या पाठ सारांश जैसे कार्यों को करने के लिए डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर ठीक किया जाता है। सीखे गए एम्बेडिंग का स्थानांतरण, अक्सर शब्द या वाक्य वैक्टर के रूप में, डाउनस्ट्रीम कार्यों के लिए किया जाता है, जैसे भावना विश्लेषण या नामित-इकाई पहचान।
AppMaster no-code प्लेटफ़ॉर्म के संदर्भ में, बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने में और अधिक अनुकूलन और दक्षता सक्षम करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग को नियोजित किया जा सकता है। विशिष्ट कार्यों या सुविधाओं के लिए पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल और उनके ज्ञान का लाभ उठाकर, AppMaster उपयोगकर्ता कम समय और कम प्रयास में अधिक परिष्कृत, बुद्धिमान और संसाधन-कुशल एप्लिकेशन बना सकते हैं। यह दृष्टिकोण न केवल डेवलपर्स को समय और संसाधनों के मामले में महत्वपूर्ण लाभ प्रदान कर सकता है, बल्कि यह नवीन और एआई-संचालित एप्लिकेशन विकास अनुभवों के लिए नए दरवाजे भी खोलता है।
सीखने की प्रक्रिया को बढ़ाने और डेटा आवश्यकताओं को कम करने में इसकी प्रभावशीलता को देखते हुए, ट्रांसफर लर्निंग एआई और एमएल अनुप्रयोगों के लिए स्केलेबिलिटी, प्रदर्शन और लचीलेपन में सुधार करने का वादा करता है। उद्योगों में एआई-संचालित अनुप्रयोगों की बढ़ती प्रमुखता और बुद्धिमान प्रणालियों की बढ़ती मांग को ध्यान में रखते हुए, ट्रांसफर लर्निंग एक महत्वपूर्ण रणनीति है जो एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों के भविष्य को आकार देने में अधिक महत्वपूर्ण भूमिका निभाने के लिए बाध्य है।
