Nel contesto dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML), il Transfer Learning è una tecnica avanzata volta a migliorare l'efficienza e l'efficacia del processo di apprendimento sfruttando modelli pre-addestrati per estrarre conoscenza e applicarla a compiti correlati, con necessità minima o nulla di formazione aggiuntiva. Questo approccio consente ai sistemi di intelligenza artificiale di trarre vantaggio dagli apprendimenti precedenti e riduce la quantità di risorse computazionali e il tempo necessari per l’addestramento di nuovi modelli, in particolare per attività che condividono strutture, modelli o caratteristiche sottostanti simili. Il Transfer Learning è essenziale nei casi in cui i dati di addestramento etichettati sono scarsi, costosi o richiedono molto tempo per essere ottenuti.
Il Transfer Learning è emerso come uno strumento potente e versatile nei domini AI e ML perché sfrutta l'idea che diversi problemi possono condividere caratteristiche sottostanti, pur avendo caratteristiche diverse. Questo concetto è particolarmente rilevante in domini come la visione artificiale (classificazione di immagini, riconoscimento di oggetti, segmentazione semantica), elaborazione del linguaggio naturale (PNL, analisi dei sentimenti, riconoscimento di entità denominate) e apprendimento per rinforzo (controllo automatico, robotica).
In generale, ci sono due scenari principali in cui viene applicato il Transfer Learning: l'apprendimento del trasferimento induttivo e l'apprendimento del trasferimento trasduttivo. L'apprendimento basato sul trasferimento induttivo si verifica quando la conoscenza appresa da un compito viene trasferita e adattata per migliorare le prestazioni in un compito nuovo ma correlato. Questo tipo di trasferimento di apprendimento è prevalente nell'apprendimento supervisionato, dove i modelli vengono pre-addestrati su un set di dati su larga scala e ottimizzati per uno specifico problema di classificazione o regressione utilizzando una piccola quantità di dati etichettati. L'apprendimento del trasferimento trasduttivo, d'altra parte, implica il trasferimento di esempi etichettati da un dominio a un altro in cui il dominio di origine e il dominio di destinazione hanno distribuzioni diverse. Questo tipo di apprendimento di trasferimento è comunemente utilizzato in contesti di apprendimento non supervisionato e semi-supervisionato, come l'adattamento del dominio o la deriva dei concetti.
Un esempio importante di Transfer Learning nella pratica è l’uso di modelli di deep learning pre-addestrati, come le reti neurali convoluzionali (CNN) per compiti di classificazione delle immagini. In questi scenari, i modelli che sono stati pre-addestrati su set di dati di immagini su larga scala, come ImageNet, possono essere perfezionati utilizzando set di dati più piccoli e specifici del dominio. I livelli inferiori del modello pre-addestrato, che di solito contengono informazioni sulle caratteristiche di basso livello (ad esempio bordi, texture, colori), vengono adattati e riqualificati sul nuovo set di dati. Gli strati superiori, che tendono a codificare caratteristiche e caratteristiche più specifiche del compito, possono quindi essere sostituiti o riqualificati utilizzando il nuovo set di dati più piccolo. Questo approccio si è dimostrato efficace in varie attività di visione artificiale, tra cui il riconoscimento di oggetti, la segmentazione delle immagini e la risposta visiva alle domande.
Un'altra applicazione significativa del Transfer Learning è vista nelle attività di elaborazione del linguaggio naturale. I modelli pre-addestrati come BERT, GPT-2 e RoBERTa sono potenti modelli NLP addestrati su grandi quantità di dati di testo. Con Transfer Learning, questi modelli vengono ottimizzati su set di dati specifici del dominio per eseguire attività come l'analisi del sentiment, la risposta alle domande o il riepilogo del testo con notevole efficacia. Il trasferimento di incorporamenti appresi, spesso sotto forma di vettori di parole o frasi, viene sfruttato per attività a valle, come l'analisi dei sentimenti o il riconoscimento di entità denominate.
Nel contesto della piattaforma no-code AppMaster, Transfer Learning può essere utilizzato per consentire un'ulteriore ottimizzazione ed efficienza nella creazione di applicazioni backend, web e mobili. Sfruttando modelli di intelligenza artificiale pre-addestrati e la loro conoscenza per attività o funzionalità specifiche, gli utenti AppMaster possono creare applicazioni più sofisticate, intelligenti ed efficienti in termini di risorse in meno tempo e con meno sforzo. Questo approccio può non solo offrire vantaggi significativi agli sviluppatori in termini di tempo e risorse, ma apre anche nuove porte a esperienze di sviluppo di applicazioni innovative e basate sull’intelligenza artificiale.
Data la sua efficacia nel migliorare il processo di apprendimento e ridurre i requisiti di dati, Transfer Learning promette di migliorare la scalabilità, le prestazioni e la flessibilità per le applicazioni AI e ML. Considerando la crescente importanza delle applicazioni basate sull’intelligenza artificiale nei settori e la crescente domanda di sistemi intelligenti, il Transfer Learning costituisce una strategia cruciale che è destinata a svolgere un ruolo più significativo nel plasmare il futuro delle tecnologie AI e ML.
