В контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) трансферное обучение — это передовая методика, направленная на повышение эффективности и действенности процесса обучения за счет использования предварительно обученных моделей для извлечения знаний и применения их для решения связанных задач. минимальная или отсутствующая необходимость в дополнительном обучении. Этот подход позволяет системам ИИ использовать преимущества предыдущих знаний и сокращает количество вычислительных ресурсов и времени, необходимых для обучения новых моделей, особенно для задач, которые имеют схожие базовые структуры, шаблоны или функции. Трансферное обучение необходимо в тех случаях, когда помеченные данные обучения недостаточны, дороги или требуют много времени для получения.
Трансферное обучение стало мощным и универсальным инструментом в областях искусственного интеллекта и машинного обучения, поскольку оно основано на идее о том, что некоторые проблемы могут иметь общие основные функции, несмотря на разные характеристики. Эта концепция особенно актуальна в таких областях, как компьютерное зрение (классификация изображений, распознавание объектов, семантическая сегментация), обработка естественного языка (НЛП, анализ настроений, распознавание именованных объектов) и обучение с подкреплением (автоматическое управление, робототехника).
Как правило, существует два основных сценария, в которых применяется трансферное обучение: индуктивное трансферное обучение и трансдуктивное трансферное обучение. Индуктивное трансферное обучение происходит, когда знания, полученные при выполнении одной задачи, передаются и адаптируются для повышения производительности при выполнении новой, но связанной задачи. Этот тип трансферного обучения преобладает в обучении с учителем, когда модели предварительно обучаются на крупномасштабном наборе данных и настраиваются для конкретной задачи классификации или регрессии с использованием небольшого объема помеченных данных. С другой стороны, трансдуктивное трансферное обучение включает в себя перенос помеченных примеров из одной области в другую, в которой исходная область и целевая область имеют разные распределения. Этот тип трансферного обучения обычно используется в условиях обучения без или с полуконтролем, таких как адаптация предметной области или дрейф концепций.
Одним из ярких примеров трансферного обучения на практике является использование предварительно обученных моделей глубокого обучения, таких как сверточные нейронные сети (CNN), для задач классификации изображений. В этих сценариях модели, которые были предварительно обучены на крупномасштабных наборах данных изображений, таких как ImageNet, могут быть точно настроены с использованием меньших наборов данных, специфичных для конкретной предметной области. Нижние уровни предварительно обученной модели, которые обычно содержат информацию о низкоуровневых функциях (например, краях, текстурах, цветах), адаптируются и переобучаются на новом наборе данных. Более высокие уровни, которые, как правило, кодируют более специфичные для задачи функции и характеристики, затем могут быть заменены или переобучены с использованием нового, меньшего набора данных. Этот подход доказал свою эффективность в различных задачах компьютерного зрения, включая распознавание объектов, сегментацию изображений и визуальные ответы на вопросы.
Еще одно важное применение трансферного обучения наблюдается в задачах обработки естественного языка. Предварительно обученные модели, такие как BERT, GPT-2 и RoBERTa, представляют собой мощные модели НЛП, обученные на огромных объемах текстовых данных. Благодаря трансферному обучению эти модели точно настраиваются на наборах данных для конкретной предметной области для выполнения таких задач, как анализ настроений, ответы на вопросы или обобщение текста с поразительной эффективностью. Передача изученных внедрений, часто в форме векторов слов или предложений, используется для последующих задач, таких как анализ настроений или распознавание именованных объектов.
В контексте no-code платформы AppMaster трансферное обучение можно использовать для обеспечения дальнейшей оптимизации и повышения эффективности создания серверных, веб- и мобильных приложений. Используя предварительно обученные модели ИИ и их знания для решения конкретных задач или функций, пользователи AppMaster могут создавать более сложные, интеллектуальные и ресурсоэффективные приложения за меньшее время и с меньшими усилиями. Этот подход может не только предоставить разработчикам значительные преимущества с точки зрения времени и ресурсов, но также открывает новые двери для инновационного опыта разработки приложений на основе искусственного интеллекта.
Учитывая свою эффективность в улучшении процесса обучения и снижении требований к данным, Transfer Learning обещает улучшить масштабируемость, производительность и гибкость приложений искусственного интеллекта и машинного обучения. Учитывая растущую популярность приложений, основанных на искусственном интеллекте, в различных отраслях и растущий спрос на интеллектуальные системы, трансферное обучение представляет собой важнейшую стратегию, которая сыграет более важную роль в формировании будущего технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.
