Transfer Learning
Transfer learning hergebruikt kennis van voorgetrainde modellen om de prestaties op verwante taken te verbeteren, waardoor de trainingstijd en de hoeveelheid benodigde data afnemen.
Gedetailleerde uitleg
Transfer learning is vooral voordelig in machine learning-contexten waarin het verkrijgen van een grote gelabelde dataset uitdagend en kostbaar is. Het is een methode die de eerste trainingsfasen omzeilt door te starten met een model dat al voorgetraind is op een grote dataset. Dit voorgetrainde model heeft geleerd om kenmerken en patronen te herkennen die breed toepasbaar zijn op verschillende taken, zoals het identificeren van randen in afbeeldingen of het begrijpen van basisconstructies in taal. Door deze fundamentele kennis toe te passen op een nieuwe taak, kan het model hoge prestaties bereiken met minder data en tijd.
Een voorbeeld: een deep learning-model dat getraind is om dieren in afbeeldingen te herkennen, kan worden hergebruikt om onderscheid te maken tussen verschillende diersoorten. Door het model te finetunen met een kleinere dataset die specifiek is voor de nieuwe taak, kan het zijn kennis aanpassen om subtiele verschillen tussen soorten te herkennen, zoals variaties in vachtdessins of oervormen.
Voordelen van Transfer Learning
Verbeterde efficiëntie: Transfer learning vermindert aanzienlijk de tijd en rekenkracht die nodig zijn om een model vanaf nul te trainen. Omdat de fundamentele lagen van het model algemene kennis behouden, hoeven alleen de laatste lagen gefinetuned te worden, waardoor het proces sneller en efficiënter verloopt.
Grotere toegankelijkheid: Deze techniek maakt geavanceerde machine learning-toepassingen toegankelijk voor een breder publiek. Organisaties kunnen voorgetrainde modellen gebruiken, die vaak openbaar beschikbaar zijn, om op maat gemaakte oplossingen te ontwikkelen tegen een fractie van de kosten en tijd die traditioneel nodig zijn.
Betere prestaties: Modellen die met transfer learning zijn gemaakt, laten vaak superieure prestaties zien, vooral wanneer ze worden ingezet in echte omgevingen die lawaaierig of variabel zijn. De robuustheid van deze modellen komt voort uit hun blootstelling aan een grote verscheidenheid aan scenario’s tijdens de initiële trainingsfase.
Kosteneffectief: Transfer learning kan bijzonder kosteneffectief zijn voor organisaties die AI-oplossingen willen implementeren zonder zwaar te investeren in het verzamelen en labelen van data.
Onderzoek naar Transfer Learning
Transfer learning is een machine learning-aanpak die zich richt op het opslaan van kennis die is opgedaan bij het oplossen van het ene probleem en het toepassen daarvan op een ander, maar verwant probleem. Deze aanpak is vooral nuttig bij een tekort aan data in het doeldomein. Hier zijn enkele belangrijke wetenschappelijke artikelen die verschillende aspecten van transfer learning behandelen:
| Titel van het artikel | Auteurs | Gepubliceerd | Samenvatting | Link |
|---|---|---|---|---|
| Learning to Transfer | Ying Wei, Yu Zhang, Qiang Yang | 18 augustus 2017 | Presenteert het Learning to Transfer (L2T)-raamwerk voor het automatisch bepalen van optimale kennis om over te dragen tussen domeinen. Omvat het leren van een reflectiefunctie en het optimaliseren ervan voor nieuwe domeinparen. L2T presteert beter dan bestaande algoritmes. | Lees meer |
| A Comprehensive Survey on Transfer Learning | Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Qing He | 23 juni 2020 | Biedt een uitgebreid overzicht van transfer learning-technieken en hun toepassingen, samenvattend mechanismen en strategieën, en bespreekt meer dan 40 benaderingen. Benadrukt het belang van het selecteren van geschikte modellen voor specifieke toepassingen. | Lees meer |
| Transfer Learning for Portfolio Optimization | Haoyang Cao, Haotian Gu, Xin Guo, Mathieu Rosenbaum | 25 juli 2023 | Onderzoekt transfer learning in financiële portefeuille-optimalisatie; introduceert “transfer risk” en laat zien hoe transfer learning-technieken het besluitvormingsproces in de financiële sector kunnen verbeteren. | Lees meer |
Veelgestelde vragen
- Wat is transfer learning?
Transfer learning is een machine learning-techniek waarbij een model dat op de ene taak is getraind, wordt hergebruikt of aangepast voor een andere, maar verwante taak. Dit helpt om de efficiëntie en prestaties te verbeteren, vooral als er weinig data beschikbaar is voor de nieuwe taak.
- Wat zijn de voordelen van transfer learning?
Voordelen zijn onder andere verbeterde efficiëntie, minder trainingstijd en benodigde rekenkracht, betere prestaties met minder data, kosteneffectiviteit en bredere toegang tot geavanceerde machine learning-mogelijkheden.
- Hoe werkt transfer learning in de praktijk?
Een voorgetraind model, vaak getraind op een grote dataset, wordt aangepast of gefinetuned voor een nieuw, verwant probleem. Hierdoor kan het model eerder geleerde kenmerken en patronen benutten, waardoor er minder nieuwe data en training nodig zijn.
- Waar wordt transfer learning vaak gebruikt?
Transfer learning wordt veel gebruikt bij beeldherkenning, natuurlijke taalverwerking en in domeinen waar grote gelabelde datasets moeilijk te verkrijgen zijn, zoals de gezondheidszorg, financiën en gespecialiseerde wetenschappelijke taken.
Klaar om je eigen AI te bouwen?
Slimme chatbots en AI-tools onder één dak. Verbind intuïtieve blokken om je ideeën om te zetten in geautomatiseerde Flows.