A transfer tanulás alapjai
A transfer tanulás az az ML technika, amelynek során egy feladathoz betanított modell ismeretei kerülnek alkalmazásra egy másik, kapcsolódó feladatnál. Az alapötlet az, hogy a modell az általános feladatok (például képfelismerés vagy szövegértés) megoldásához szükséges alapismeretek nagy részét meg tudja tanulni és ezeket az ismereteket specifikusabb feladatokhoz is tudja alkalmazni.
Transfer tanulás típusai
A finomhangolás (fine-tuning) az előzetesen betanított modell összes paraméterét tovább módosítja az új feladat adatain. A feature extraction rögzíti az előzetesen betanított modell korábbi rétegeit és csak egy új fejrészt tanít be, amely specifikus a feladathoz. Az adapteri alapú finomhangolás kis, betanítható "adapter" modulokat szúr be a betanított modellbe.
Vállalati alkalmazások
A transfer tanulás drámaian csökkentette az AI-modellépítés akadályát. A szervezetek viszonylag kis annotált adathalmazokkal képesek erőteljes szakmai alkalmazásokat fejleszteni. A domain-specifikus NLP modellek az általánosan rendelkezésre álló modellekből finomhangolhatók a szervezet saját szaknyelvének és folyamatainak megértéséhez.