ถ่ายทอดการเรียนรู้

ในบริบทของปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) Transfer Learning เป็นเทคนิคขั้นสูงที่มุ่งปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของกระบวนการเรียนรู้โดยการใช้ประโยชน์จากแบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมมาล่วงหน้าเพื่อดึงความรู้และนำไปใช้กับงานที่เกี่ยวข้องด้วย น้อยที่สุดหรือไม่จำเป็นต้องได้รับการฝึกอบรมเพิ่มเติม แนวทางนี้ช่วยให้ระบบ AI สามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ก่อนหน้านี้ และลดปริมาณทรัพยากรการคำนวณและเวลาที่ต้องใช้ในการฝึกโมเดลใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับงานที่มีโครงสร้าง รูปแบบ หรือคุณสมบัติพื้นฐานที่คล้ายคลึงกัน การถ่ายโอนการเรียนรู้ถือเป็นสิ่งสำคัญในกรณีที่ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับหายาก มีราคาแพง หรือใช้เวลานานในการรับ

Transfer Learning กลายเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและอเนกประสงค์ในโดเมน AI และ ML เนื่องจากใช้ประโยชน์จากแนวคิดที่ว่าปัญหาหลายประการอาจใช้คุณสมบัติพื้นฐานร่วมกัน แม้ว่าจะมีคุณลักษณะที่แตกต่างกันก็ตาม แนวคิดนี้มีความเกี่ยวข้องอย่างยิ่งในโดเมนต่างๆ เช่น คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (การจำแนกภาพ การจดจำวัตถุ การแบ่งส่วนความหมาย) การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP การวิเคราะห์ความรู้สึก การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ) และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (การควบคุมอัตโนมัติ วิทยาการหุ่นยนต์)

โดยทั่วไป มีสองสถานการณ์หลักที่ใช้ Transfer Learning ได้แก่ การเรียนรู้แบบถ่ายโอนแบบอุปนัยและการเรียนรู้แบบถ่ายโอนแบบถ่ายทอด การเรียนรู้แบบถ่ายโอนแบบอุปนัยเกิดขึ้นเมื่อความรู้ที่เรียนรู้จากงานหนึ่งถูกถ่ายโอนและปรับใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในงานใหม่ แต่เกี่ยวข้องกัน การเรียนรู้แบบถ่ายโอนประเภทนี้แพร่หลายในการเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยที่แบบจำลองจะได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ และปรับแต่งให้เข้ากับปัญหาการจำแนกประเภทหรือปัญหาการถดถอยที่เฉพาะเจาะจงโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับจำนวนเล็กน้อย ในทางกลับกัน การเรียนรู้การถ่ายโอนแบบถ่ายทอดเกี่ยวข้องกับการถ่ายโอนตัวอย่างที่มีป้ายกำกับจากโดเมนหนึ่งไปยังอีกโดเมนหนึ่ง ซึ่งโดเมนต้นทางและโดเมนเป้าหมายมีการแจกแจงที่แตกต่างกัน การเรียนรู้แบบถ่ายโอนประเภทนี้มักใช้ในการตั้งค่าการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลและแบบกึ่งมีผู้ดูแล เช่น การปรับโดเมนหรือการเบี่ยงเบนแนวคิด

ตัวอย่างที่โดดเด่นอย่างหนึ่งของ Transfer Learning ในทางปฏิบัติคือการใช้โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า เช่น Convolutional Neural Networks (CNN) สำหรับงานจำแนกภาพ ในสถานการณ์เหล่านี้ แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับชุดข้อมูลรูปภาพขนาดใหญ่ เช่น ImageNet สามารถปรับแต่งอย่างละเอียดได้โดยใช้ชุดข้อมูลขนาดเล็กเฉพาะโดเมน ชั้นล่างของโมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า ซึ่งมักจะมีข้อมูลเกี่ยวกับคุณลักษณะระดับต่ำ (เช่น ขอบ พื้นผิว สี) จะได้รับการปรับเปลี่ยนและฝึกอบรมใหม่ในชุดข้อมูลใหม่ เลเยอร์ที่สูงกว่าซึ่งมีแนวโน้มที่จะเข้ารหัสคุณลักษณะและคุณลักษณะเฉพาะงานมากขึ้น สามารถเปลี่ยนหรือฝึกใหม่ได้โดยใช้ชุดข้อมูลใหม่ที่มีขนาดเล็กลง วิธีการนี้ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพในงานคอมพิวเตอร์วิทัศน์ต่างๆ รวมถึงการจดจำวัตถุ การแบ่งส่วนภาพ และการตอบคำถามด้วยภาพ

การประยุกต์ใช้ Transfer Learning ที่สำคัญอีกประการหนึ่งพบเห็นได้ในงานประมวลผลภาษาธรรมชาติ โมเดลที่ได้รับการฝึกล่วงหน้า เช่น BERT, GPT-2 และ RoBERTa เป็นโมเดล NLP ที่ทรงพลังซึ่งได้รับการฝึกฝนเกี่ยวกับข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ด้วย Transfer Learning โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลเฉพาะโดเมนเพื่อทำงานต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก การตอบคำถาม หรือการสรุปข้อความด้วยประสิทธิภาพที่โดดเด่น การถ่ายโอนการเรียนรู้ที่ฝังไว้ ซึ่งมักจะอยู่ในรูปแบบของเวกเตอร์คำหรือประโยค ถูกนำมาใช้งานขั้นปลาย เช่น การวิเคราะห์ความรู้สึก หรือการจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ

ในบริบทของแพลตฟอร์ม no-code AppMaster สามารถใช้ Transfer Learning เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพเพิ่มเติมในการสร้างแบ็กเอนด์ เว็บ และแอปพลิเคชันมือถือ ด้วยการใช้ประโยชน์จากโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าและความรู้สำหรับงานหรือคุณสมบัติเฉพาะ ผู้ใช้ AppMaster สามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ซับซ้อน ชาญฉลาด และทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้เวลาน้อยลงและออกแรงน้อยลง วิธีการนี้อาจไม่เพียงแต่ให้ประโยชน์ที่สำคัญแก่นักพัฒนาในแง่ของเวลาและทรัพยากร แต่ยังเปิดประตูใหม่สำหรับประสบการณ์การพัฒนาแอปพลิเคชันที่เป็นนวัตกรรมและขับเคลื่อนด้วย AI

เมื่อพิจารณาถึงประสิทธิภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการเรียนรู้และลดความต้องการข้อมูล Transfer Learning จึงสัญญาว่าจะปรับปรุงความสามารถในการปรับขนาด ประสิทธิภาพ และความยืดหยุ่นสำหรับแอปพลิเคชัน AI และ ML เมื่อพิจารณาถึงความโดดเด่นที่เพิ่มขึ้นของแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ และความต้องการระบบอัจฉริยะที่เพิ่มขึ้น Transfer Learning ถือเป็นกลยุทธ์สำคัญที่จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของเทคโนโลยี AI และ ML