Трансфертное обучение

Обучение с переносом (также известное как индуктивный перенос) - это метод машинного обучения, направленный на повторное использование полученных знаний для решения другой, но смежной задачи. Трансфертное обучение используется при ограниченном количестве доступных данных, а цель состоит в том, чтобы получить знания из исходной области, в то время как целевая область уже известна. Существует два основных типа трансферного обучения: индуктивный трансфер и трансдуктивный трансфер.

Индуктивный перенос - это когда источник и цель представляют собой разные проблемы, но используют одни и те же характеристики/входы, и применяется в тех случаях, когда доступны лишь ограниченные исходные данные. Индуктивный перенос обычно используется в системах контролируемого обучения, где целью является применение знаний из исходной области к целевой области.

Трансдуктивный перенос - это когда исходный и целевой домены имеют схожие, но не идентичные входные данные, и используется, когда некоторые исходные данные доступны, но их недостаточно для полного набора обучения. В этом случае исходная и целевая модели обучаются из нескольких источников, таких как экспертные знания или естественный язык.

Исследования в области трансфертного обучения начались в середине 1990-х годов с изучения способов передачи знаний из входных источников. Другим распространенным подходом к трансферному обучению является предварительное обучение нейронной сети на больших наборах данных, а затем ее точная настройка на меньших наборах данных. Цель состоит в том, чтобы увеличить обобщение и точность без сбора большого количества данных или перепрофилировать большую предварительно обученную модель для новой задачи.

Трансфертное обучение становится все более важным в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и других приложений машинного обучения из-за наличия больших массивов данных. Все чаще исследователи ищут способы применения трансфертного обучения для решения более сложных задач, таких как робототехника и искусственный интеллект.

Трансферное обучение - важнейшая техника для достижения искусственного интеллекта и является ключевой областью исследований в этой области. С ростом спроса на наборы данных и вычислительные мощности, трансфертное обучение будет оставаться важной областью исследований, поскольку исследователи стремятся повысить точность и снизить затраты на сбор данных.