Transferlernen

Transferlernen (auch induktiver Transfer genannt) ist eine Methode des maschinellen Lernens, die sich auf die Wiederverwendung von erworbenem Wissen für eine andere, aber verwandte Aufgabe konzentriert. Transferlernen wird verwendet, wenn nur eine begrenzte Datenmenge verfügbar ist und das Ziel darin besteht, aus einer Quelldomäne zu lernen, während die Zieldomäne bereits bekannt ist. Es gibt zwei Haupttypen des Transferlernens: induktiver Transfer und transduktiver Transfer.

Induktive Übertragung findet statt, wenn Quelle und Ziel unterschiedliche Probleme sind, aber dieselben Merkmale/Eingaben verwenden. Sie wird verwendet, wenn nur begrenzte Quelldaten verfügbar sind. Induktive Übertragung wird typischerweise in überwachten Lernumgebungen verwendet, in denen das Ziel darin besteht, Wissen aus einer Quelldomäne auf eine Zieldomäne anzuwenden.

Transduktiver Transfer findet statt, wenn Quell- und Zieldomäne ähnliche, aber nicht identische Eingaben haben. Er wird verwendet, wenn einige Quelldaten verfügbar sind, aber nicht für einen vollständigen Trainingssatz ausreichen. In diesem Fall lernen Quell- und Zielmodelle aus mehreren Quellen, beispielsweise Expertenwissen oder natürlicher Sprache.

Die Forschung zum Transferlernen begann Mitte der 1990er Jahre mit der Erforschung von Möglichkeiten zur Übertragung von Wissen aus Eingabequellen. Ein weiterer gängiger Ansatz zum Transferlernen besteht darin, ein neuronales Netzwerk anhand großer Datensätze vorab zu trainieren und das Netzwerk dann anhand kleinerer Datensätze zu optimieren. Ziel ist es, die Generalisierung und Genauigkeit zu erhöhen, ohne große Datenmengen zu sammeln, oder ein großes vorab trainiertes Modell für eine neue Aufgabe wiederzuverwenden.

Aufgrund der großen Datenmengen ist Transferlernen im Bereich Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Anwendungen des maschinellen Lernens zunehmend wichtiger geworden. Forscher untersuchen zunehmend, wie sich Transferlernen auf komplexere Probleme wie Robotik und künstliche Intelligenz anwenden lässt.

Transferlernen ist eine entscheidende Technik zur Entwicklung künstlicher Intelligenz und ein zentrales Forschungsgebiet in diesem Bereich. Angesichts der steigenden Nachfrage nach Datensätzen und Rechenleistung wird Transferlernen auch weiterhin ein wichtiges Forschungsgebiet bleiben, da Forscher versuchen, die Genauigkeit zu erhöhen und die Kosten der Datenerfassung zu senken.