転移学習の概念と人工知能におけるその応用について説明します。

従来の人工知能のトレーニング プロセスでは、機械学習が主導的な役割を果たします。開発者から提供されたデータに基づいてトレーニングされ、提供されたデータと一致する結果を出力します。しかし、転移学習の出現により、人工知能は 1 つのインスタンスから推論を導き出し、他のケースについても推論を導き出すことができるようになり、固定された知識構造に限定されなくなりました。

現在、転移学習にはインスタンス重み付け法と共通特徴学習法の 2 つの主な方法があります。インスタンス重み付け法とは、特定の分野の学習サンプル数を増やし、結果を出力する際のマシンの好みを働かせるための重みの割合を増やすことを指します。共通特徴の学習方法は、メタデータに共通の特徴をマークして 2 つの間の相関関係を作成し、それによって論理チャネルを拡張します。

転移学習の開発はいくつかの段階を経ました。当初、人々は、機械が学習する際に、単一分野の出力結果を見つけることに限定されるのではなく、さまざまな種類の問題の共通点を見つけることができるように、内容と構造を分析しようとしました。この目標を達成するために、フィールド オブ ビジョンは、機械学習を促進するために、特定の共通点に従って問題を階層化しようとします。追加する必要がある新しいコンテンツがある場合、残りのコンテンツは固定され、他の干渉を排除するために一定レベルのデータのみがトレーニングに使用されます。

あるドメインから別のドメインに移行する場合、より多くのデータからより少ないデータへの移行は、シングルステップ移行と呼ばれます。通常、深いアーキテクチャを構築し、論理的に問題を解決できる限り多くの異なるレベルの問題を追加できます。

データ生成転移学習では、敵対的生成ネットワークを一緒に成長させることができ、シミュレートされたデータを使用して共通点についての双方の理解を刺激し、それによってモデルの成長を促進できます。この方法では必要なデータ量が少なく、全体的な学習効率を向上させることができます

社会における人工知能の学習に対する熱意は新たな最高潮に達しており、転移学習の応用により人工知能の操作がより人間らしくなり、より幅広い応用シナリオが可能になることは間違いありません。

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