Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML), Transfer Learning là một kỹ thuật tiên tiến nhằm nâng cao hiệu suất và hiệu quả của quá trình học tập bằng cách tận dụng các mô hình được đào tạo trước để trích xuất kiến thức và áp dụng nó vào các nhiệm vụ liên quan, với tối thiểu hoặc không cần đào tạo thêm. Cách tiếp cận này cho phép các hệ thống AI tận dụng các bài học trước đó và giảm lượng tài nguyên tính toán cũng như thời gian cần thiết để đào tạo các mô hình mới, đặc biệt đối với các nhiệm vụ có chung cấu trúc, mẫu hoặc tính năng cơ bản tương tự. Học chuyển giao là điều cần thiết trong trường hợp dữ liệu đào tạo được dán nhãn khan hiếm, tốn kém hoặc tốn thời gian để có được.
Transfer Learning đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ và linh hoạt trong lĩnh vực AI và ML vì nó tận dụng ý tưởng rằng một số vấn đề có thể có chung các đặc điểm cơ bản, mặc dù có các đặc điểm khác nhau. Khái niệm này đặc biệt phù hợp trong các lĩnh vực như thị giác máy tính (phân loại hình ảnh, nhận dạng đối tượng, phân đoạn ngữ nghĩa), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP, phân tích tình cảm, nhận dạng thực thể được đặt tên) và học tăng cường (điều khiển tự động, robot).
Nhìn chung, có hai tình huống chính áp dụng Học chuyển giao: học chuyển giao quy nạp và học chuyển giao chuyển nạp. Học chuyển giao quy nạp xảy ra khi kiến thức học được từ một nhiệm vụ được chuyển giao và điều chỉnh để cải thiện hiệu suất trong một nhiệm vụ mới nhưng có liên quan. Kiểu học chuyển giao này phổ biến trong học tập có giám sát, trong đó các mô hình được đào tạo trước trên một tập dữ liệu quy mô lớn và được tinh chỉnh cho một vấn đề phân loại hoặc hồi quy cụ thể bằng cách sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn. Mặt khác, học chuyển giao chuyển nạp liên quan đến việc chuyển các ví dụ được gắn nhãn từ miền này sang miền khác trong đó miền nguồn và miền đích có các phân bố khác nhau. Kiểu học chuyển giao này thường được sử dụng trong môi trường học tập không giám sát và bán giám sát, chẳng hạn như thích ứng miền hoặc trôi dạt khái niệm.
Một ví dụ nổi bật của Transfer Learning trong thực tế là việc sử dụng các mô hình deep learning được đào tạo trước, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập (CNN) cho các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. Trong những trường hợp này, các mô hình đã được đào tạo trước trên các tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn, như ImageNet, có thể được tinh chỉnh bằng cách sử dụng các tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho từng miền. Các lớp thấp hơn của mô hình được đào tạo trước, thường chứa thông tin về các tính năng cấp thấp (ví dụ: các cạnh, họa tiết, màu sắc), được điều chỉnh và đào tạo lại trên tập dữ liệu mới. Các lớp cao hơn, có xu hướng mã hóa nhiều tính năng và đặc điểm dành riêng cho nhiệm vụ hơn, sau đó có thể được thay thế hoặc đào tạo lại bằng cách sử dụng tập dữ liệu mới, nhỏ hơn. Cách tiếp cận này đã được chứng minh là có hiệu quả trong các nhiệm vụ thị giác máy tính khác nhau, bao gồm nhận dạng đối tượng, phân đoạn hình ảnh và trả lời câu hỏi bằng hình ảnh.
Một ứng dụng quan trọng khác của Transfer Learning được thấy trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình được đào tạo trước như BERT, GPT-2 và RoBERTa là các mô hình NLP mạnh mẽ đã được đào tạo về lượng lớn dữ liệu văn bản. Với Transfer Learning, các mô hình này được tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu dành riêng cho từng miền để thực hiện các tác vụ như phân tích cảm tính, trả lời câu hỏi hoặc tóm tắt văn bản với hiệu quả vượt trội. Việc chuyển các phần nhúng đã học, thường ở dạng vectơ từ hoặc câu, được tận dụng cho các tác vụ tiếp theo, chẳng hạn như phân tích tình cảm hoặc nhận dạng thực thể được đặt tên.
Trong bối cảnh nền tảng no-code AppMaster, Transfer Learning có thể được sử dụng để cho phép tối ưu hóa hơn nữa và hiệu quả hơn trong việc tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động. Bằng cách tận dụng các mô hình AI được đào tạo trước và kiến thức của chúng cho các nhiệm vụ hoặc tính năng cụ thể, người dùng AppMaster có thể xây dựng các ứng dụng tinh vi, thông minh và tiết kiệm tài nguyên hơn trong thời gian ngắn hơn và ít nỗ lực hơn. Cách tiếp cận này có thể không chỉ mang lại lợi ích đáng kể cho các nhà phát triển về thời gian và nguồn lực mà còn mở ra những cánh cửa mới cho trải nghiệm phát triển ứng dụng sáng tạo và được hỗ trợ bởi AI.
Với tính hiệu quả trong việc nâng cao quá trình học tập và giảm yêu cầu về dữ liệu, Transfer Learning hứa hẹn sẽ cải thiện khả năng mở rộng, hiệu suất và tính linh hoạt cho các ứng dụng AI và ML. Xem xét sự nổi bật ngày càng tăng của các ứng dụng do AI điều khiển trong các ngành và nhu cầu ngày càng tăng đối với các hệ thống thông minh, Học chuyển giao tạo thành một chiến lược quan trọng, chắc chắn sẽ đóng vai trò quan trọng hơn trong việc định hình tương lai của công nghệ AI và ML.
