Elementele de bază ale învățării prin transfer
Învățarea prin transfer este tehnica ML în care cunoștințele unui model antrenat pentru o sarcină sunt aplicate la o altă sarcină înrudită. Ideea de bază este că modelul poate învăța cunoștințele de bază necesare pentru rezolvarea sarcinilor generale și poate aplica aceste cunoștințe la sarcini mai specifice.
Tipuri de învățare prin transfer
Ajustarea fină (fine-tuning) modifică în continuare toți parametrii modelului pre-antrenat pe datele noii sarcini. Extragerea caracteristicilor îngheață straturile anterioare ale modelului pre-antrenat și antrenează doar un nou cap specific sarcinii. Ajustarea fină bazată pe adaptori inserează mici module "adaptor" antrenabile în modelul antrenat.
Aplicații enterprise
Învățarea prin transfer a redus dramatic bariera construirii modelelor AI. Organizațiile pot construi aplicații specializate puternice cu seturi de date adnotate relativ mici. Modelele NLP specifice domeniului pot fi ajustate fin din modele disponibile public.