Co to jest Transfer Learning?

Definicja

Transfer Learning to technika uczenia maszynowego, w której model wytrenowany na jednym zadaniu lub zbiorze danych jest wykorzystywany jako punkt startowy do nauki nowego, powiązanego zadania, zamiast trenowania od zera.

Cel

Celem Transfer Learning jest skrócenie czasu treningu, zmniejszenie wymagań dotyczących danych i poprawa wydajności modeli poprzez wykorzystanie wcześniej nabytej wiedzy z podobnych lub powiązanych domen.

Funkcja

Transfer Learning funkcjonuje poprzez przejmowanie wcześniej nauczonych reprezentacji i wzorców, a następnie ich dostosowywanie (fine-tuning) do specyfiki nowego zadania, zwykle z mniejszą ilością danych.

Przykład

Model wytrenowany do rozpoznawania zwierząt może być przystosowany do rozpoznawania konkretnych ras psów, wykorzystując wcześniej nauczoną wiedzę o cechach wizualnych zwierząt.

Powiązane

• Fine-tuning
• Pre-trained Models
• Domain Adaptation
• Knowledge Transfer

Chcesz dowiedzieć się więcej?

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej na temat Transfer Learning, skontaktuj się ze mną na X. Uwielbiam dzielić się pomysłami, odpowiadać na pytania i omawiać ciekawostki na te tematy, więc nie wahaj się wpaść. Do zobaczenia!