In de context van kunstmatige intelligentie (AI) en machinaal leren (ML) is Transfer Learning een geavanceerde techniek die gericht is op het verbeteren van de efficiëntie en effectiviteit van het leerproces door gebruik te maken van vooraf getrainde modellen om kennis te extraheren en toe te passen op gerelateerde taken, met minimale of geen behoefte aan aanvullende training. Deze aanpak stelt AI-systemen in staat te profiteren van eerdere ervaringen en vermindert de hoeveelheid computerbronnen en tijd die nodig is voor het trainen van nieuwe modellen, met name voor taken die vergelijkbare onderliggende structuren, patronen of kenmerken delen. Transfer Learning is essentieel in gevallen waarin gelabelde trainingsgegevens schaars, duur of tijdrovend zijn om te verkrijgen.
Transfer Learning is uitgegroeid tot een krachtig en veelzijdig hulpmiddel in AI- en ML-domeinen, omdat het inspeelt op het idee dat verschillende problemen onderliggende kenmerken kunnen delen, ondanks dat ze verschillende kenmerken hebben. Dit concept is vooral relevant in domeinen als computer vision (beeldclassificatie, objectherkenning, semantische segmentatie), natuurlijke taalverwerking (NLP, sentimentanalyse, herkenning van benoemde entiteiten) en versterkend leren (automatische controle, robotica).
Over het algemeen zijn er twee hoofdscenario's waarin transferleren wordt toegepast: inductief transferleren en transductief transferleren. Inductief transferleren vindt plaats wanneer kennis die uit een taak is geleerd, wordt overgedragen en aangepast om de prestaties in een nieuwe, maar gerelateerde taak te verbeteren. Dit type transferleren komt veel voor bij begeleid leren, waarbij modellen vooraf worden getraind op een grootschalige dataset en worden afgestemd op een specifiek classificatie- of regressieprobleem met behulp van een kleine hoeveelheid gelabelde gegevens. Transductief transferleren daarentegen omvat het overbrengen van gelabelde voorbeelden van het ene domein naar het andere, waarbij het brondomein en het doeldomein verschillende distributies hebben. Dit type transferleren wordt vaak gebruikt in onbewaakte en semi-begeleide leeromgevingen, zoals domeinaanpassing of conceptdrift.
Een prominent voorbeeld van Transfer Learning in de praktijk is het gebruik van vooraf getrainde deep learning-modellen, zoals convolutionele neurale netwerken (CNN's) voor beeldclassificatietaken. In deze scenario's kunnen modellen die vooraf zijn getraind op grootschalige beelddatasets, zoals ImageNet, worden verfijnd met behulp van kleinere, domeinspecifieke datasets. De onderste lagen van het vooraf getrainde model, die doorgaans informatie bevatten over kenmerken op een laag niveau (bijvoorbeeld randen, texturen, kleuren), worden aangepast en opnieuw getraind op de nieuwe dataset. De hogere lagen, die de neiging hebben om meer taakspecifieke kenmerken en kenmerken te coderen, kunnen vervolgens worden vervangen of opnieuw worden getraind met behulp van de nieuwe, kleinere dataset. Deze aanpak is effectief gebleken bij verschillende computer vision-taken, waaronder objectherkenning, beeldsegmentatie en visuele vraagbeantwoording.
Een andere belangrijke toepassing van Transfer Learning is te zien bij taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking. Vooraf getrainde modellen zoals BERT, GPT-2 en RoBERTa zijn krachtige NLP-modellen die zijn getraind op grote hoeveelheden tekstgegevens. Met Transfer Learning worden deze modellen verfijnd op domeinspecifieke datasets om taken als sentimentanalyse, het beantwoorden van vragen of het samenvatten van teksten met opmerkelijke effectiviteit uit te voeren. De overdracht van aangeleerde inbedding, vaak in de vorm van woord- of zinvectoren, wordt gebruikt voor vervolgtaken, zoals sentimentanalyse of herkenning van benoemde entiteiten.
In de context van het AppMaster no-code platform kan Transfer Learning worden gebruikt om verdere optimalisatie en efficiëntie mogelijk te maken bij het creëren van backend-, web- en mobiele applicaties. Door gebruik te maken van vooraf getrainde AI-modellen en hun kennis voor specifieke taken of functies, kunnen AppMaster gebruikers in minder tijd en met minder moeite geavanceerdere, intelligentere en hulpbronnenefficiëntere applicaties bouwen. Deze aanpak biedt ontwikkelaars mogelijk niet alleen aanzienlijke voordelen in termen van tijd en middelen, maar opent ook nieuwe deuren voor innovatieve en AI-aangedreven applicatie-ontwikkelingservaringen.
Gezien de effectiviteit ervan bij het verbeteren van het leerproces en het verminderen van de datavereisten, belooft Transfer Learning de schaalbaarheid, prestaties en flexibiliteit voor AI- en ML-toepassingen te verbeteren. Gezien de toenemende bekendheid van AI-gestuurde toepassingen in alle sectoren en de groeiende vraag naar intelligente systemen, vormt Transfer Learning een cruciale strategie die ongetwijfeld een belangrijkere rol zal spelen bij het vormgeven van de toekomst van AI- en ML-technologieën.
