Aplikasi pembelajaran pemindahan dalam pembelajaran mesin

Pembangunan model pembelajaran mesin memerlukan algoritma latihan pada set data yang besar, yang memakan masa dan intensif sumber. Untuk mengulang lebih cepat dan mengurangkan masa penyelidikan, teknik seperti pembelajaran pemindahan diperlukan.

Pembelajaran pemindahan ialah teknik pembelajaran mesin yang berkuasa yang memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh daripada satu masalah dan mengaplikasikannya pada masalah yang berkaitan tetapi berbeza. Secara ringkasnya, pemindahan pembelajaran boleh "memindahkan" pengetahuan model terlatih kepada model baharu, dengan itu menjimatkan masa dan sumber yang diperlukan untuk melatih semula model baharu.

Pembelajaran pemindahan telah terbukti dapat meningkatkan prestasi model dengan ketara, terutamanya apabila berurusan dengan set data kecil atau memperhalusi tugas khusus. Selain itu, ia mengurangkan masa latihan model dengan ketara. Oleh itu, pembelajaran pemindahan telah menjadi pilihan yang berkuasa untuk mempercepatkan latihan model pembelajaran mesin.

Dalam artikel ini, mari belajar tentang pemindahan pembelajaran dalam bidang pembelajaran mesin yang berbeza.

Pemindahan Pembelajaran dalam Penglihatan Komputer

Pemindahan pembelajaran ialah teknik berkuasa yang boleh digunakan dalam penglihatan komputer untuk meningkatkan prestasi model pembelajaran mesin dan mengurangkan masa latihan. Ia menggunakan pengetahuan yang diperoleh daripada model yang dilatih sebelum ini dan menggunakannya pada model berkaitan baharu.

Dalam konteks penglihatan komputer, pembelajaran pemindahan boleh digunakan untuk memperhalusi model pra-latihan pada set data baharu atau melatih model baharu menggunakan set data yang lebih kecil, yang amat berguna dalam konteks ini.

Dalam set data ini, mungkin sukar untuk melatih model dari awal kerana kekurangan data. Sebagai contoh, anda ingin melatih model untuk mengklasifikasikan imej haiwan ke dalam kategori tertentu. Anda boleh menggunakan model klasifikasi imej pra-latihan (CNN) sebagai asas. Lapisan output model kemudiannya ditukar untuk mematuhi kategori atau label dalam set data. Ini memungkinkan untuk memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh daripada model pra-latihan dan menerapkannya pada masalah tertentu.

Sebagai alternatif, set data yang lebih kecil boleh digunakan untuk melatih model baharu menggunakan pembelajaran pemindahan. Dalam kes ini, model boleh dilatih dengan titik data yang lebih sedikit, sekali gus mengurangkan masa latihan dan menggunakan model dengan lebih cepat.

Transfer Learning dalam NLP

Transfer learning juga digunakan secara meluas dalam pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), bidang pembelajaran mesin yang memfokuskan pada analisis dan tafsiran bahasa manusia. Dalam NLP, pembelajaran pemindahan boleh digunakan untuk meningkatkan prestasi model dan mengurangkan masa latihan, sama seperti penggunaannya dalam penglihatan komputer.

Aplikasi biasa pembelajaran pemindahan dalam NLP ialah pemodelan bahasa. Model bahasa digunakan untuk meramal perkataan seterusnya dalam rangkai kata berdasarkan konteks perkataan sebelumnya. Model ini biasanya dilatih pada set data teks yang besar. Apabila anda melatih model sedemikian, anda mendapat sistem yang memahami bahasa manusia dengan baik.

Jika anda pergi lebih dalam, anda menjadikan tugas model ini lebih spesifik. Contohnya, sasaran dan perhalusi tugas seperti terjemahan bahasa, penjanaan teks dan ringkasan teks.

Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi pembelajaran pemindahan dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!