Transfer öğrenme

Transfer öğrenimi (tümevarımsal transfer olarak da bilinir), farklı ancak ilgili bir görev için edinilen bilginin yeniden kullanımına odaklanan bir makine öğrenimi yöntemidir. Transfer öğrenimi, sınırlı miktarda veri mevcut olduğunda ve hedef alan zaten bilinirken amaç bir kaynak alandan öğrenmek olduğunda kullanılır. İki ana transfer öğrenme türü vardır: tümevarımsal transfer ve transdüktif transfer.

Tümevarımsal aktarım, kaynak ve hedefin farklı problemler olduğu ancak aynı özellikleri/girdileri kullandığı ve yalnızca sınırlı kaynak verisinin mevcut olduğu durumlarda kullanılır. Tümevarımsal aktarım tipik olarak, amacın bir kaynak alandaki bilgiyi bir hedef alana uygulamak olduğu denetimli öğrenme ortamlarında kullanılır.

Transdüktif aktarım, kaynak ve hedef alanların benzer ancak aynı olmayan girdilere sahip olduğu ve bazı kaynak verilerin mevcut olduğu ancak tam bir eğitim seti için yeterli olmadığı durumlarda kullanılır. Bu durumda, kaynak ve hedef modeller uzman bilgisi veya doğal dil gibi birden fazla kaynaktan öğrenir.

Aktarmalı öğrenme araştırmaları 1990'ların ortalarında girdi kaynaklarından bilgi aktarma yollarını inceleyen çalışmalarla başlamıştır. Transfer öğrenmeye yönelik bir diğer yaygın yaklaşım, bir sinir ağını büyük veri kümeleri üzerinde önceden eğitmek ve ardından daha küçük veri kümeleri üzerinde ağa ince ayar yapmaktır. Amaç, büyük miktarda veri toplamadan genelleme ve doğruluğu artırmak veya önceden eğitilmiş büyük bir modeli yeni bir görev için yeniden kullanmaktır.

Transfer öğrenimi, büyük veri kümelerinin varlığı nedeniyle bilgisayarla görme, doğal dil işleme ve diğer makine öğrenimi uygulamaları alanında giderek daha önemli hale gelmiştir. Araştırmacılar giderek artan bir şekilde transfer öğrenmenin robotik ve yapay zeka gibi daha karmaşık problemlere nasıl uygulanacağını araştırmaktadır.

Transfer öğrenimi, yapay zekâya ulaşmak için çok önemli bir tekniktir ve bu alanda önemli bir araştırma alanıdır. Veri kümelerine ve hesaplama gücüne olan talebin artmasıyla birlikte, araştırmacılar doğruluğu artırmaya ve veri toplama maliyetini azaltmaya çalıştıkça, transfer öğrenimi önemli bir araştırma alanı olmaya devam edecektir.