Transfer Learning

Transfer Learning is een krachtige techniek binnen het domein van Kunstmatige Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML). Hierbij wordt een vooraf getraind model, dat voor een specifieke taak is ontwikkeld, aangepast om een nieuwe, maar verwante taak uit te voeren. Deze methode maakt gebruik van de kennis die het model tijdens de oorspronkelijke taak heeft opgedaan, om de prestaties op de nieuwe taak te verbeteren, zelfs wanneer er weinig data beschikbaar is voor deze nieuwe taak.

Waarom is Transfer Learning belangrijk?

Beperkte data

In veel praktijksituaties is het verkrijgen van grote hoeveelheden gelabelde data moeilijk en kostbaar. Transfer learning stelt ons in staat vooraf getrainde modellen te benutten, waardoor de behoefte aan omvangrijke dataverzameling afneemt.

Verbeterde prestaties

Het starten met een vooraf getraind model leidt vaak sneller tot betere prestaties op nieuwe taken. Dit is vooral handig in toepassingen waar hoge nauwkeurigheid essentieel is.

Tijd- en kostenefficiëntie

Transfer learning bespaart tijd en middelen doordat het het trainingsproces versnelt. In plaats van een nieuw model helemaal opnieuw te trainen, kunnen we een bestaand model fijn afstemmen.

Aanpasbaarheid

Modellen die op één taak zijn getraind, kunnen worden aangepast om goed te presteren op verwante taken. Deze aanpasbaarheid maakt transfer learning geschikt voor uiteenlopende toepassingen, van beeldherkenning tot natural language processing en bruggen tussen mens-computer interactie. Ontdek vandaag de belangrijkste aspecten, werking en toepassingen!

Hoe werkt Transfer Learning?

Vooraf getraind model

Het proces begint met een model dat eerder is getraind op een grote dataset voor een specifieke taak, zoals beeldherkenning of tekstanalyse. Dit model heeft al algemene kenmerken en patronen geleerd die bruikbaar zijn voor diverse verwante taken.

Basismodel

Dit vooraf getrainde model dient als het “basismodel”. Het bestaat uit meerdere lagen die hiërarchische kenmerken uit de invoerdata hebben leren herkennen.

Overdrachtslagen

Vervolgens identificeren we in het vooraf getrainde model de lagen die algemene informatie vastleggen die relevant is voor zowel de oude als de nieuwe taken. Deze lagen bevinden zich meestal dichter bij de inputlaag en zijn in staat om laag-niveau kenmerken te leren.

Fijn afstemmen

De geselecteerde lagen worden vervolgens fijn afgestemd met behulp van de dataset voor de nieuwe taak. Dit houdt in dat deze lagen opnieuw worden getraind om aan de specifieke eisen van de nieuwe taak te voldoen, terwijl de kennis uit het vooraf getrainde model behouden blijft.

Voordelen van Transfer Learning

Verbeterde efficiëntie

Het trainen van ML-modellen vanaf nul vereist veel tijd en rekenkracht. Transfer learning versnelt dit proces door gebruik te maken van een vooraf getraind model, waardoor nieuwe taken sneller en met minder middelen kunnen worden uitgevoerd.

Toegenomen toegankelijkheid

Het bouwen van deep learning-modellen vraagt vaak om grote datasets, veel middelen en aanzienlijke rekenkracht. Transfer learning maakt geavanceerde AI toegankelijker door organisaties in staat te stellen bestaande modellen aan te passen aan nieuwe taken tegen een fractie van de kosten.

Verbeterde prestaties

Modellen die via transfer learning zijn ontwikkeld, zijn doorgaans robuuster en beter aanpasbaar aan diverse en uitdagende omgevingen. Ze kunnen beter omgaan met variatie en ruis uit de praktijk, wat resulteert in betere prestaties in echte toepassingen.

Verschillende Transfer Learning-strategieën

Transductive Transfer Learning

Bij deze strategie zijn de bron- en doeltaak hetzelfde, maar verschillen de domeinen. Bijvoorbeeld het aanpassen van een sentimentanalysemodel dat is getraind op filmrecensies om productrecensies te analyseren.

Inductive Transfer Learning

Hierbij zijn de bron- en doeltaak verschillend, maar verwant. Bijvoorbeeld het gebruiken van een model dat is getraind voor beeldclassificatie om objectdetectie uit te voeren.

Domeinaanpassing (Domain Adaptation)

Dit houdt in dat een model wordt aangepast aan een nieuw domein met beperkte gelabelde data. Bijvoorbeeld het trainen van een spraakherkenningsmodel op Amerikaans Engels en het vervolgens aanpassen aan Brits Engels.

Multi-task Learning

Bij deze aanpak wordt het model gelijktijdig getraind op meerdere taken, waardoor het generalisatievermogen verbetert. Bijvoorbeeld een model dat is getraind om zowel objecten als scènes in afbeeldingen te herkennen.