W kontekście sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) Transfer Learning to zaawansowana technika mająca na celu poprawę efektywności i skuteczności procesu uczenia się poprzez wykorzystanie wstępnie wyszkolonych modeli w celu wydobycia wiedzy i zastosowania jej do powiązanych zadań, przy minimalna lub żadna potrzeba dodatkowego szkolenia. Takie podejście umożliwia systemom sztucznej inteligencji wykorzystanie wcześniejszej wiedzy i zmniejsza ilość zasobów obliczeniowych oraz czas wymagany do uczenia nowych modeli, szczególnie w przypadku zadań, które mają podobne podstawowe struktury, wzorce lub cechy. Transfer Learning jest niezbędny w przypadkach, gdy oznakowane dane szkoleniowe są rzadkie, drogie lub czasochłonne.
Transfer Learning okazał się potężnym i wszechstronnym narzędziem w dziedzinach AI i ML, ponieważ opiera się na założeniu, że kilka problemów może mieć wspólne cechy, mimo że mają różne cechy. Koncepcja ta jest szczególnie istotna w takich dziedzinach, jak wizja komputerowa (klasyfikacja obrazu, rozpoznawanie obiektów, segmentacja semantyczna), przetwarzanie języka naturalnego (NLP, analiza sentymentów, rozpoznawanie nazwanych jednostek) i uczenie się przez wzmacnianie (sterowanie automatyczne, robotyka).
Ogólnie rzecz biorąc, istnieją dwa główne scenariusze stosowania uczenia się transferowego: uczenie się z transferem indukcyjnym i uczenie się z transferem transdukcyjnym. Indukcyjne uczenie się poprzez transfer ma miejsce, gdy wiedza zdobyta w ramach jednego zadania jest przekazywana i dostosowywana w celu poprawy wyników w nowym, ale powiązanym zadaniu. Ten rodzaj uczenia się transferowego jest powszechny w uczeniu się nadzorowanym, gdzie modele są wstępnie szkolone na zbiorze danych na dużą skalę i dostrajane do konkretnego problemu klasyfikacji lub regresji przy użyciu niewielkiej ilości oznaczonych danych. Z drugiej strony uczenie się poprzez transfer transdukcyjny polega na przenoszeniu oznaczonych etykiet przykładów z jednej domeny do drugiej, w której domena źródłowa i domena docelowa mają różne rozkłady. Ten typ uczenia się transferowego jest powszechnie stosowany w warunkach uczenia się bez nadzoru i półnadzoru, takich jak adaptacja domeny lub dryfowanie koncepcji.
Jednym z wybitnych przykładów uczenia się transferowego w praktyce jest wykorzystanie wstępnie wyszkolonych modeli głębokiego uczenia się, takich jak splotowe sieci neuronowe (CNN), do zadań klasyfikacji obrazów. W tych scenariuszach modele, które zostały wstępnie przeszkolone na dużych zestawach danych obrazów, takich jak ImageNet, można dostroić przy użyciu mniejszych zestawów danych specyficznych dla domeny. Dolne warstwy wstępnie wytrenowanego modelu, które zwykle zawierają informacje o cechach niskiego poziomu (np. krawędziach, teksturach, kolorach), są dostosowywane i ponownie szkolone w nowym zbiorze danych. Wyższe warstwy, które zazwyczaj kodują cechy i charakterystyki bardziej specyficzne dla zadania, można następnie zastąpić lub ponownie przeszkolić przy użyciu nowego, mniejszego zbioru danych. Podejście to okazało się skuteczne w różnych zadaniach związanych z widzeniem komputerowym, w tym w rozpoznawaniu obiektów, segmentacji obrazu i wizualnym odpowiadaniu na pytania.
Inne znaczące zastosowanie Transfer Learning można dostrzec w zadaniach związanych z przetwarzaniem języka naturalnego. Wstępnie wytrenowane modele, takie jak BERT, GPT-2 i RoBERTa, to potężne modele NLP, które zostały przeszkolone na ogromnych ilościach danych tekstowych. Dzięki Transfer Learning modele te są dostrajane na zbiorach danych specyficznych dla domeny, aby z niezwykłą skutecznością wykonywać zadania takie jak analiza nastrojów, odpowiadanie na pytania lub podsumowywanie tekstu. Transfer wyuczonych osadzań, często w postaci wektorów słów lub zdań, jest wykorzystywany do dalszych zadań, takich jak analiza tonacji lub rozpoznawanie nazwanych jednostek.
W kontekście platformy no-code AppMaster można zastosować Transfer Learning, aby umożliwić dalszą optymalizację i efektywność tworzenia aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych. Wykorzystując wstępnie wytrenowane modele sztucznej inteligencji i ich wiedzę do konkretnych zadań lub funkcji, użytkownicy AppMaster mogą tworzyć bardziej wyrafinowane, inteligentne i zasobooszczędne aplikacje w krótszym czasie i przy mniejszym wysiłku. Takie podejście może nie tylko zapewnić programistom znaczne korzyści pod względem czasu i zasobów, ale także otwiera nowe drzwi dla innowacyjnych doświadczeń związanych z tworzeniem aplikacji opartych na sztucznej inteligencji.
Biorąc pod uwagę skuteczność w usprawnianiu procesu uczenia się i zmniejszaniu wymagań dotyczących danych, Transfer Learning obiecuje poprawić skalowalność, wydajność i elastyczność aplikacji AI i ML. Biorąc pod uwagę rosnące znaczenie aplikacji opartych na sztucznej inteligencji w różnych branżach i rosnące zapotrzebowanie na inteligentne systemy, Transfer Learning stanowi kluczową strategię, która z pewnością odegra bardziej znaczącą rolę w kształtowaniu przyszłości technologii AI i ML.
