Hva er transfer learning?
AI-teknikk som bruker kunnskap fra en oppgave til å forbedre læring på en relatert, men forskjellig oppgave.
Definisjon
Transfer Learning (Overføringslæring) er en AI-teknikk hvor kunnskap og mønstre lært fra én oppgave eller domene brukes som utgangspunkt for læring på en relatert, men forskjellig oppgave.
Formål
Overføringslæring har som mål å redusere treningtid, datakrav og beregningsressurser ved å utnytte tidligere lært kunnskap i stedet for å starte fra bunnen.
Funksjon
Transfer learning fungerer ved å ta en pre-trent modell og fine-tune den på nye data, eller ved å bruke lærte representasjoner som utgangspunkt for nye oppgaver.
Eksempel
Bruke en modell trent på å gjenkjenne vanlige objekter som basis for å identifisere medisinske bilder, eller tilpasse en generell språkmodell til spesifikke juridiske eller tekniske domener.
Relatert
Overføringslæring er relatert til pre-training, fine-tuning, domain adaptation, og effektiv AI-utvikling.
Vil du lære mer?
Hvis du er nysgjerrig på å lære mer om Transfer Learning - Overføringslæring, ta kontakt med meg på X. Jeg elsker å dele ideer, svare på spørsmål og diskutere nysgjerrigheter om disse temaene, så ikke nøl med å stikke innom. Vi sees!