No contexto da inteligência artificial (IA) e do aprendizado de máquina (ML), o Transfer Learning é uma técnica avançada que visa melhorar a eficiência e a eficácia do processo de aprendizagem, aproveitando modelos pré-treinados para extrair conhecimento e aplicá-lo em tarefas relacionadas, com mínima ou nenhuma necessidade de treinamento adicional. Esta abordagem permite que os sistemas de IA tirem partido de aprendizagens anteriores e reduzam a quantidade de recursos computacionais e o tempo necessário para treinar novos modelos, especialmente para tarefas que partilham estruturas, padrões ou características subjacentes semelhantes. A aprendizagem por transferência é essencial nos casos em que os dados de treinamento rotulados são escassos, caros ou demorados para serem obtidos.
A aprendizagem por transferência emergiu como uma ferramenta poderosa e versátil nos domínios de IA e ML porque capitaliza a ideia de que vários problemas podem compartilhar características subjacentes, apesar de terem características diferentes. Este conceito é especialmente relevante em domínios como visão computacional (classificação de imagens, reconhecimento de objetos, segmentação semântica), processamento de linguagem natural (PNL, análise de sentimentos, reconhecimento de entidades nomeadas) e aprendizagem por reforço (controle automático, robótica).
Geralmente, existem dois cenários principais em que a aprendizagem por transferência é aplicada: aprendizagem por transferência indutiva e aprendizagem por transferência transdutiva. A aprendizagem por transferência indutiva ocorre quando o conhecimento aprendido em uma tarefa é transferido e adaptado para melhorar o desempenho em uma tarefa nova, mas relacionada. Este tipo de aprendizagem por transferência é predominante na aprendizagem supervisionada, onde os modelos são pré-treinados em um conjunto de dados em grande escala e ajustados para uma classificação específica ou problema de regressão usando uma pequena quantidade de dados rotulados. A aprendizagem por transferência transdutiva, por outro lado, envolve a transferência de exemplos rotulados de um domínio para outro em que o domínio de origem e o domínio de destino têm distribuições diferentes. Esse tipo de aprendizagem por transferência é comumente usado em ambientes de aprendizagem não supervisionados e semissupervisionados, como adaptação de domínio ou desvio de conceito.
Um exemplo proeminente de aprendizagem por transferência na prática é o uso de modelos de aprendizagem profunda pré-treinados, como redes neurais convolucionais (CNNs) para tarefas de classificação de imagens. Nesses cenários, os modelos que foram pré-treinados em conjuntos de dados de imagens em grande escala, como ImageNet, podem ser ajustados usando conjuntos de dados menores e específicos de domínio. As camadas inferiores do modelo pré-treinado, que geralmente contém informações sobre recursos de baixo nível (por exemplo, bordas, texturas, cores), são adaptadas e treinadas novamente no novo conjunto de dados. As camadas superiores, que tendem a codificar recursos e características mais específicas da tarefa, podem então ser substituídas ou treinadas novamente usando o novo conjunto de dados menor. Esta abordagem provou ser eficaz em várias tarefas de visão computacional, incluindo reconhecimento de objetos, segmentação de imagens e resposta visual a perguntas.
Outra aplicação significativa do Transfer Learning é vista em tarefas de processamento de linguagem natural. Modelos pré-treinados como BERT, GPT-2 e RoBERTa são modelos de PNL poderosos que foram treinados em grandes quantidades de dados de texto. Com o Transfer Learning, esses modelos são ajustados em conjuntos de dados específicos de domínio para executar tarefas como análise de sentimento, resposta a perguntas ou resumo de texto com notável eficácia. A transferência de incorporações aprendidas, muitas vezes na forma de vetores de palavras ou frases, é aproveitada para tarefas posteriores, como análise de sentimento ou reconhecimento de entidade nomeada.
No contexto da plataforma no-code AppMaster, o Transfer Learning pode ser empregado para permitir maior otimização e eficiência na criação de aplicativos backend, web e móveis. Ao aproveitar modelos de IA pré-treinados e seu conhecimento para tarefas ou recursos específicos, os usuários AppMaster podem construir aplicativos mais sofisticados, inteligentes e eficientes em termos de recursos em menos tempo e com menos esforço. Esta abordagem pode não só proporcionar benefícios significativos aos desenvolvedores em termos de tempo e recursos, mas também abre novas portas para experiências de desenvolvimento de aplicações inovadoras e baseadas em IA.
Dada a sua eficácia na melhoria do processo de aprendizagem e na redução dos requisitos de dados, o Transfer Learning promete melhorar a escalabilidade, o desempenho e a flexibilidade para aplicações de IA e ML. Considerando a crescente importância das aplicações baseadas em IA em todos os setores e a crescente procura de sistemas inteligentes, a Aprendizagem por Transferência constitui uma estratégia crucial que deverá desempenhar um papel mais significativo na definição do futuro das tecnologias de IA e ML.
