Hvad er Transfer Learning?

AI-teknik hvor en model trænet på en opgave genbruges som udgangspunkt for læring af relaterede opgaver.

🤖

Definition

Transfer Learning er en AI-teknik, hvor viden og træning fra en model på én opgave genbruges som udgangspunkt for at lære nye, relaterede opgaver hurtigere og mere effektivt.

🎯

Formål

Transfer Learning har til formål at udnytte eksisterende AI-viden til nye problemer, reducere træntid og krav til data ved at bygge på allerede lærte features og mønstre.

⚙️

Funktion

Transfer Learning fungerer ved at tage en prætrænet model og fine-tune den på nye data eller opgaver, ofte ved kun at justere de øverste lag mens de grundlæggende features bevares.

🌟

Eksempel

En billedgenkendelsesmodel trænet på generelle billeder kan fine-tunes til medicinske røntgenbilleder ved at genbruge de grundlæggende visuelle features.

🔗

Relateret

Transfer Learning er relateret til fine-tuning, pre-trained models og domain adaptation.

🍄

Vil du vide mere?

Hvis du er nysgerrig efter at lære mere om Transfer Learning, så kontakt mig på X. Jeg elsker at dele idéer, besvare spørgsmål og diskutere nysgerrigheder om disse emner, så tøv ikke med at kigge forbi. Vi ses!