Siirdeõpe

Ülekandeõpe (tuntud ka kui induktiivne ülekanne) on masinõppemeetod, mis keskendub erineva, kuid seotud ülesande jaoks omandatud teadmiste taaskasutamisele. Ülekandeõpet kasutatakse siis, kui saadaval on piiratud hulk andmeid ja eesmärk on õppida lähtedomeenist, kui sihtdomeen on juba teada. Ülekandeõpet on kaks peamist tüüpi, induktiivne ülekanne ja transduktiivne ülekanne.

Induktiivne ülekanne on siis, kui allikas ja sihtmärk on erinevad probleemid, kuid kasutavad samu funktsioone/sisendeid, ja seda kasutatakse siis, kui lähteandmed on piiratud. Induktiivset ülekannet kasutatakse tavaliselt juhendatud õppeseadetes, kus eesmärk on rakendada teadmisi lähtedomeenist sihtdomeeni.

Transduktiivne ülekanne on siis, kui lähte- ja sihtdomeenil on sarnased, kuid mitte identsed sisendid, ja seda kasutatakse siis, kui mõned lähteandmed on saadaval, kuid mitte piisavad täieliku koolituskomplekti jaoks. Sel juhul õpivad allika- ja sihtmudelid mitmest allikast, nagu ekspertteadmised või loomulik keel.

Ülekandeõppe uurimine algas 1990. aastate keskel tööga, kus otsiti viise, kuidas teadmisi sisendallikatest üle kanda. Teine levinud lähenemisviis õppimise ülekandmiseks on närvivõrgu eelkoolitamine suurte andmekogumite jaoks ja seejärel võrgu peenhäälestus väiksemate andmekogumite puhul. Eesmärk on suurendada üldistusvõimet ja täpsust ilma suuri andmemahtusid kogumata või kasutada suurt eelkoolitatud mudelit uue ülesande jaoks ümber.

Siirdeõpe on suurte andmekogude olemasolu tõttu muutunud üha olulisemaks arvutinägemise, loomuliku keele töötlemise ja muude masinõpperakenduste valdkonnas. Üha enam uurivad teadlased, kuidas rakendada ülekandeõpet keerukamate probleemide puhul, nagu robootika ja tehisintellekt.

Siirdeõpe on tehisintellekti saavutamiseks ülioluline tehnika ja selle valdkonna põhiline uurimisvaldkond. Seoses kasvava nõudlusega andmekogumite ja arvutusvõimsuse järele on ülekandeõpe jätkuvalt oluline uurimisvaldkond, kuna teadlased püüavad suurendada andmete kogumise täpsust ja vähendada kulusid.