Application de l'apprentissage par transfert à l'apprentissage automatique

Le développement de modèles d'apprentissage automatique nécessite de former des algorithmes sur de grands ensembles de données, ce qui prend du temps et des ressources. Pour itérer plus rapidement et réduire le temps de recherche, des techniques telles que l'apprentissage par transfert sont nécessaires.

L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique puissante qui exploite les connaissances acquises à partir d'un problème et les applique à des problèmes liés mais différents. En bref, l'apprentissage par transfert peut « transférer » les connaissances d'un modèle formé vers un nouveau modèle, économisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour recycler un nouveau modèle.

Il a été prouvé que l'apprentissage par transfert améliore considérablement les performances du modèle, en particulier lorsqu'il s'agit de petits ensembles de données ou d'affinement de tâches spécifiques. De plus, cela réduit considérablement le temps de formation du modèle. Par conséquent, l’apprentissage par transfert est devenu un choix puissant pour accélérer la formation de modèles d’apprentissage automatique.

Dans cet article, découvrons l'apprentissage par transfert dans différents domaines de l'apprentissage automatique.

Apprentissage par transfert en vision par ordinateur

L'apprentissage par transfert est une technique puissante qui peut être utilisée en vision par ordinateur pour améliorer les performances des modèles d'apprentissage automatique et réduire le temps de formation. Il utilise les connaissances acquises à partir de modèles précédemment formés et les applique à de nouveaux modèles associés.

Dans le contexte de la vision par ordinateur, l'apprentissage par transfert peut être utilisé pour affiner un modèle pré-entraîné sur un nouvel ensemble de données ou entraîner un nouveau modèle à l'aide d'un ensemble de données plus petit, ce qui est particulièrement utile dans ce contexte.

Dans ces ensembles de données, il peut être difficile de former un modèle à partir de zéro en raison du manque de données. Par exemple, vous souhaitez entraîner un modèle à classer les images d'animaux dans une catégorie spécifique. Vous pouvez d'abord utiliser le modèle de classification d'images (CNN) pré-entraîné comme base. La couche de sortie du modèle est ensuite modifiée pour se conformer aux catégories ou étiquettes de l'ensemble de données. Cela permet d'exploiter les connaissances acquises à partir de modèles pré-entraînés et de les appliquer à un problème spécifique.

Alternativement, un ensemble de données plus petit peut être utilisé pour former un nouveau modèle à l'aide de l'apprentissage par transfert. Dans ce cas, le modèle peut être entraîné avec moins de points de données, réduisant ainsi le temps de formation et déployant le modèle plus rapidement.

Apprentissage par transfert en PNL

L'apprentissage par transfert est également largement utilisé dans le traitement du langage naturel (PNL), un domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'analyse et l'interprétation du langage humain. En PNL, l’apprentissage par transfert peut être utilisé pour améliorer les performances du modèle et réduire le temps de formation, à l’instar de son utilisation en vision par ordinateur.

Une application courante de l'apprentissage par transfert en PNL est la modélisation du langage. Les modèles linguistiques sont utilisés pour prédire le mot suivant dans une séquence de mots en fonction du contexte des mots précédents. Ces modèles sont généralement formés sur de grands ensembles de données textuelles. Lorsque vous entraînez un tel modèle, vous obtenez un système qui comprend très bien le langage humain.

Si vous allez plus loin, vous rendez la tâche de ce modèle plus spécifique. Par exemple, ciblez et affinez des tâches telles que la traduction, la génération de texte et le résumé de texte.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!