Suivre l'IA: qu'est-ce que le transfert d'apprentissage?

Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert et comment peut-il vous aider?

Avez-vous déjà essayé d'apprendre à un bébé à reconnaître des objets?

Voilà un exemple d'apprentissage par transfert au travail dans sa forme la plus élémentaire. Les bébés aussi jeunes que huit mois peuvent transférer l'apprentissage des images aux objets. À mesure que nous grandissons, nous continuons à utiliser la même méthode pour apprendre des choses. Nous continuons à utiliser les connaissances que nous acquérons d'un domaine pour apprendre d'autres choses plus rapidement dans un autre domaine. C'est le concept de Intelligence artificielle qui est devenu le transfert d'apprentissage. Ce blog traite de l'apprentissage par transfert et de son rôle vital dans l'avenir de l'IA.

Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert?

L'apprentissage par transfert est une méthode dans laquelle un modèle développé pour une tâche particulière est utilisé comme un bloc de construction pour résoudre un problème différent. problème. C'est un domaine de l'IA, qui utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour améliorer les capacités d'apprentissage dans un domaine grâce à une exposition précédente à un autre domaine.

Actuellement, le transfert d'apprentissage gagne en popularité car il peut former des réseaux de neurones profonds avec moins de données. Le but de l'apprentissage par transfert est de construire un modèle qui peut être appliqué à des domaines problématiques différents mais liés.

Il est intéressant de noter que les modèles d'IA pré-formés sont appelés modèles «d'enseignant» et modèles d'IA affinés. sont appelés modèles «étudiants». Par exemple, nous n'avons pas besoin d'apprendre et de nous rappeler qu'un bus a des roues à quatre extrémités. Pourquoi? Parce que nous sommes capables de le relier à ce que nous savons déjà: qu'un véhicule a généralement quatre roues. D'un autre côté, un ordinateur doit développer une telle logique en apprenant tous les attributs d'un bus. C'est la raison pour laquelle un ordinateur a besoin de beaucoup plus de données que nous. C'est là que l'apprentissage par transfert entre en jeu. Le transfert d'apprentissage vise à réduire le besoin d'utiliser d'énormes quantités de données, en utilisant des données disponibles dans des domaines connexes.

Il est important de noter que le transfert d'apprentissage est différent du traditionnel apprentissage automatique. L'apprentissage traditionnel fonctionne de manière isolée, en ce sens qu'il est basé sur des tâches et des ensembles de données spécifiques, et des modèles isolés séparés sont formés à travers cela. Les connaissances acquises ne sont pas conservées ou transférables à d'autres modèles. Transfert d'apprentissage, d'autre part, garantit que ces connaissances sont conservées et exploitées pour former de nouveaux modèles à effectuer des tâches différentes mais liées.

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Transfert d'apprentissage collabore parfaitement avec AI

Étant une frontière en évolution rapide de la science des données, l'apprentissage par transfert peut être utilisé par les scientifiques des données pour exploiter les connaissances statistiques acquises dans le cadre de projets précédents. Ses avantages sont multiples.

• Stimule la productivité: Les projets Deep Learning et Machine Learning concernent des domaines de solutions pour lesquels d'énormes quantités de données ont déjà été collectées, utilisées et stockées. Le même travail peut être utilisé par les scientifiques des données pour développer et former de nouveaux réseaux de neurones. Cela augmente la productivité et accélère le temps nécessaire pour mieux comprendre les nouveaux projets de modélisation.

L'apprentissage par transfert améliore également la productivité lorsqu'il existe des parallèles étroits entre les domaines source et cible. Par exemple, les connaissances approfondies acquises en entraînant un ordinateur à traduire de l'anglais vers l'arabe peuvent également être partiellement applicables pour l'aider à apprendre à traduire de l'anglais vers l'hindi.

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• Réduction des risques : Parfois, les conditions sous-jacentes du phénomène qui a été modélisé peuvent changer radicalement. Cela rendra l'ensemble de données de formation précédent inapplicable. À de telles occasions, les scientifiques des données peuvent utiliser Transfer Learning pour tirer parti de sous-ensembles utiles de ces données de formation précédentes provenant de domaines connexes alors qu'ils construisent maintenant un nouveau modèle.

Transfer Learning peut être utilisé pour prédire certains problèmes dans des domaines qui sont susceptibles d'être hautement improbables. événements. Par exemple, un krach boursier pourrait être utile pour prévoir des catastrophes politiques. De cette façon, Transfer Learning peut se positionner à la pointe de la science des données en acquérant et en appliquant de nouvelles connaissances contextuelles à travers diverses formes d'IA .

• Améliore l'apprentissage: Transfer Learning peut utiliser les connaissances acquises à la source modèles pour améliorer l'apprentissage dans le modèle cible. Cela améliore les performances de base. Il permet également de gagner du temps car il n'a pas à apprendre à partir de zéro.

L'apprentissage par transfert permet d'utiliser de petits ensembles de données pour résoudre des problèmes complexes. Si un nouveau domaine manque de données de formation étiquetées suffisantes, les données de transfert peuvent aider à tirer parti des données pertinentes d'anciens projets de modélisation. Les applications d'apprentissage en profondeur génèrent d'énormes quantités de données complexes. La gestion manuelle de ces données nécessiterait beaucoup de ressources humaines. Par conséquent, le transfert d'apprentissage est essentiel au succès des applications IoT et d'apprentissage en profondeur.

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L'apprentissage par transfert pour l'innovation future

Alors que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur continuent de s'accélérer, l'apprentissage par transfert permettra d'accomplir des choses avec une efficacité améliorée qui était inimaginable dans le passé. L'apprentissage par transfert soutiendra les réseaux de neurones profonds dans la gestion plus efficace des entreprises.

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