Aprendizagem por transferência

A aprendizagem por transferência (também conhecida como transferência indutiva) é um método de aprendizagem de máquina que se concentra na reutilização do conhecimento adquirido para uma tarefa diferente, mas relacionada. A aprendizagem por transferência é usada quando há uma quantidade limitada de dados disponíveis e o objetivo é aprender com um domínio de origem enquanto o domínio de destino já é conhecido. Há dois tipos principais de aprendizagem por transferência: transferência indutiva e transferência transdutiva.

A transferência indutiva ocorre quando a origem e o destino são problemas distintos, mas usam os mesmos recursos/entradas, e é usada quando apenas dados de origem limitados estão disponíveis. A transferência indutiva é normalmente usada em configurações de aprendizado supervisionado, em que o objetivo é aplicar o conhecimento de um domínio de origem a um domínio de destino.

A transferência transdutiva ocorre quando os domínios de origem e de destino têm entradas semelhantes, mas não idênticas, e é usada quando alguns dados de origem estão disponíveis, mas não são suficientes para um conjunto completo de treinamento. Nesse caso, os modelos de origem e de destino aprendem com várias fontes, como conhecimento especializado ou linguagem natural.

As pesquisas sobre aprendizagem por transferência começaram em meados da década de 1990, com trabalhos que buscavam formas de transferir conhecimento de fontes de entrada. Outra abordagem comum à aprendizagem por transferência é o pré-treinamento de uma rede neural em grandes conjuntos de dados e, em seguida, o ajuste fino da rede em conjuntos de dados menores. O objetivo é aumentar a generalização e a precisão sem coletar grandes quantidades de dados ou reutilizar um grande modelo pré-treinado para uma nova tarefa.

A aprendizagem por transferência tem se tornado cada vez mais importante no campo da visão computacional, do processamento de linguagem natural e de outros aplicativos de aprendizagem de máquina devido à presença de grandes conjuntos de dados. Cada vez mais, os pesquisadores estão procurando como aplicar a aprendizagem por transferência a problemas mais complexos, como robótica e inteligência artificial.

A aprendizagem por transferência é uma técnica crucial para a obtenção de inteligência artificial e é uma área fundamental de pesquisa nesse campo. Com a crescente demanda por conjuntos de dados e poder computacional, a aprendizagem por transferência continuará a ser uma importante área de pesquisa, pois os pesquisadores buscam aumentar a precisão e reduzir o custo da coleta de dados.