Discutez du concept d'apprentissage par transfert et de son application en intelligence artificielle

Dans le processus traditionnel de formation à l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique joue un rôle de premier plan. Il est formé sur les données fournies par le développeur et produit des résultats qui correspondent aux données fournies. Cependant, l’émergence de l’apprentissage par transfert donne à l’intelligence artificielle la capacité de tirer des conclusions à partir d’une seule instance et ne se limite plus à une structure de connaissances fixe

Actuellement, il existe deux méthodes principales d'apprentissage par transfert : la méthode de pondération des instances et la méthode d'apprentissage des fonctionnalités communes. La méthode de pondération des instances fait référence à l'augmentation du nombre d'échantillons d'apprentissage dans un certain domaine et à l'augmentation de la proportion de poids pour exercer la préférence de la machine lors de la sortie des résultats. La méthode d'apprentissage des fonctionnalités communes consiste à marquer les métadonnées avec des fonctionnalités communes pour créer une corrélation entre les deux, élargissant ainsi le canal logique

Le développement de l’apprentissage par transfert est passé par plusieurs étapes. Au début, les gens ont essayé d'analyser le contenu et la structure, afin que la machine puisse trouver des points communs dans différents types de problèmes lors de l'apprentissage, au lieu de se limiter à trouver des résultats dans un seul domaine. Afin d’atteindre cet objectif, le champ de vision tente de superposer les problèmes selon certains points communs afin de faciliter l’apprentissage automatique. Si un nouveau contenu doit être ajouté, le contenu restant sera corrigé et seul un certain niveau de données sera utilisé pour la formation afin d'éliminer les autres interférences.

Lors d'une migration d'un domaine à un autre, s'il s'agit d'une migration de plus de données vers moins de données, on parle de migration en une seule étape. Habituellement, vous pouvez construire une architecture profonde et ajouter autant de niveaux de problèmes différents que possible pour logiquement perdre

Dans l'apprentissage par transfert génératif de données, le réseau contradictoire génératif peut se développer ensemble et les données simulées peuvent être utilisées pour stimuler la compréhension des points communs par les deux parties, favorisant ainsi la croissance du modèle. Cette méthode nécessite une plus petite quantité de données et peut améliorer l'efficacité globale de l'apprentissage

L'enthousiasme pour l'apprentissage de l'intelligence artificielle dans la société a atteint un nouveau paroxysme ; et l'application de l'apprentissage par transfert peut sans aucun doute rendre le fonctionnement de l'intelligence artificielle plus humain et lui permettre d'avoir un plus large éventail de scénarios d'application.

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