Transferlernen: Die Abkürzung zu schlauer, schnellerer KI -Entwicklung

Die Wiederverwendung und Anpassung vor ausgebildeter KI-Modelle verändert die Annäherung an die Annäherung an das maschinelle Lernen (ML). Transferlernen ist eine effiziente und kostengünstige Methode, um große und komplexe KI-Systeme an neue Domänen und Probleme anzupassen. In diesem Leitfaden werden wir die wichtigsten Aspekte des Transferlernens untersuchen: Wie es funktioniert, seine verschiedenen Typen und Anwendungen sowie seine Vorteile und Herausforderungen.

Inhaltsverzeichnis

• Was ist Transferlernen?
• Wie funktioniert Transferlernen?
• Übertragungslernen gegen Feinabstimmung übertragen
• Arten des Transferlernens
• Vorteile des Transferlernens
• Herausforderungen des Transferlernens
• Anwendungen des Transferlernens

Was ist Transferlernen?

Transfer Learning ist eine leistungsstarke Technik für maschinelles Lernen, die ein vorgebildetes Modell für eine andere, aber verwandte Aufgabe nutzt. Es verwendet allgemeines Wissen, das in einem vorhandenen Modell als Grundlage erfasst wurde, um zu lernen, wie Probleme in spezifischeren, verwandten Bereichen gelöst werden können.

Transfer Learning bietet mehrere Vorteile: Es beschleunigt die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen für kundenspezifische künstliche Intelligenz (KI), senkt die Ressourcenkosten und liefert häufig eine bessere Leistung als ein Modell von Grund auf neu. Infolgedessen ist das Transferlernen besonders wertvoll für Organisationen, die darauf abzielen, spezialisierte KI -Lösungen zu entwickeln, ohne dass eine große Menge an Daten oder Rechenleistung erforderlich ist, um ein Modell von Grund auf neu zu trainieren.

Beispiel des Transferlernens

Betrachten Sie das Beispiel eines Herstellers, der ein KI -System erstellen möchte, um Produktfehler zu erkennen. Eine Möglichkeit besteht darin, spezialisierte ML -Praktiker einzustellen, Millionen relevanter Produktbilder zu sammeln und zu kuratieren und die Zeit und die Rechenressourcen zur Verfügung zu stellen, um ein Modell von Grund auf neu zu trainieren. Transfer Learning präsentiert eine viel bessere Option: Der Hersteller kann stattdessen mit einem Modell beginnen, das bereits teures und zeitaufwändiges Training auf einem großen, standardisierten Bilddatensatz wie ImageNet abgeschlossen hat. Der Hersteller kann dann schnell und effizient Transferlernen verwenden, um das Modell anzupassen, um Defekte in bestimmten Produktbildern zu erkennen.

Wie funktioniert Transferlernen?

Transfer Learning passt das allgemeine Wissen eines vorgeborenen Modells an eine neue, verwandte Aufgabe an. Der Prozess umfasst normalerweise drei wichtige Schritte:

• Auswählen eines geeigneten vorgebildeten Modells
• Aktualisieren der Architektur des Modells
• Training des Modells auf neuen Daten

1. Wählen Sie ein vorgebildetes Modell aus

Der erste Schritt besteht darin, ein Modell auszuwählen, das bereits in einem Datensatz in einer Domäne geschult wurde, die sich auf die Zielaufgabe bezieht. Das vorgeborene Modell hätte allgemeine und hochrangige Funktionen für die neue Anwendung gelernt haben.

• Beispiel im Gesundheitswesen:Eine Organisation im Gesundheitswesen könnte mit einem Modell beginnen, das auf dem NIH-Datensatz (National Institutes of Health) Chestx-Ray14 vorgebracht wurde, das eine große Sammlung von medizinischen Bildern enthält. Das Modell hätte allgemeine Merkmale gelernt, z. B. wie Röntgenbilder strukturiert sind und wie biologische Eigenschaften mit Bildkomponenten korrelieren. Dieses Modell kann als Grundlage für die Entwicklung diagnostischer Werkzeuge für bestimmte Bedingungen im Brustbereich dienen und auf Röntgenbildern wie Lungenentzündung oder Lungenkrebs sichtbar sind.
• Beispiel im Finanzwesen:Ein Finanzunternehmen könnte Finber, ein Modell für Finanzdokumente, Ertragsgespräche und behördliche Anmeldungen verwendet. Das Modell hätte allgemeine Merkmale wie die Struktur der finanziellen Sprache und spezifische Begriffe gelernt, die die Marktstimmung und die Geschäftsleistung anzeigen. Das Finber -Modell könnte als Grundlage für spezialisiertere Funktionen dienen, z. B. automatisch in Bezug auf Aussagen in Gewinnberichten.

Durch die Auswahl des rechten vorgeborenen Modells wird sichergestellt, dass sein ursprüngliches Training gut mit der beabsichtigten Anwendung übereinstimmt, da dies die Wahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Anpassung erhöht.

2. Modifikation der Modellarchitektur

Sobald ein geeignetes vorgebildetes Modell ausgewählt ist, ist seine Architektur an die neue Aufgabe angepasst. Dieser Schritt umfasst normalerweise:

• Ersetzen der Ausgangsebenen:Die endgültigen Ebenen des für die ursprünglichen Aufgabe entwickelten vorgebliebenen Modells werden entfernt und durch neue aufgabenspezifische Ebenen ersetzt (z. B. vollständig verbundene Ebenen zur Klassifizierung).
• Allgemeine Merkmale beibehalten:Die inneren Schichten, die verallgemeinerbare Muster wie Kanten in Bildern oder sprachliche Beziehungen im Text erfassen, bleiben häufig erhalten. Diese Funktionen können effektiv auf verwandte Aufgaben übertragen.

Das Ausmaß der architektonischen Modifikation hängt vom spezifischen Anwendungsfall und dem Grad der Ähnlichkeit zwischen Quellen- und Zielaufgaben ab.

3. Training das Modell auf neuen Daten

Im letzten Schritt wird das modifizierte Modell auf einem Datensatz trainiert, der auf die neue Aufgabe zugeschnitten ist. Dieser Schritt kann je nach Datensatzgröße und Ähnlichkeit zwischen Aufgaben in zwei primärer Arten angegangen werden:

• Feature -Extraktion:
  • Nur die neu hinzugefügten Schichten werden geschult, während die ursprünglichen Schichten unverändert bleiben.
  • Diese Methode ist ideal, wenn die neue Aufgabe eng mit der ursprünglichen Aufgabe zusammenhängt oder wenn der Zieldatensatz klein ist.
• Feinabstimmung:
  • Das gesamte Modell ist umbaut, aber mit einem kleineren Datensatz und einer kleineren Lernrate, um zu vermeiden, dass die wertvollen Merkmale, die während der Phase vor der Training gelernt wurden, zu verlieren.
  • Dieser Ansatz ist besser für große Datensätze geeignet oder wenn sich die neue Aufgabe erheblich von der ursprünglichen Aufgabe unterscheidet.

Unabhängig vom Ansatz ist es das Ziel, das Modell ausreichenden relevanten Daten auszusetzen, sodass es die neue Anwendung effektiv lernen und verallgemeinern kann.

Übertragungslernen gegen Feinabstimmung übertragen

Transferlernen wird oft mit Feinabstimmungen verwechselt. Während die Konzepte eng miteinander verbunden sind, gibt es bemerkenswerte Unterschiede. Am wichtigsten ist, dass Transferlernen der Gesamtprozess der Anpassung eines vorgebildeten Modells für einen neuen Zweck ist und kann eine Feinabstimmung beinhalten oder nicht. Andererseits ist die Feinabstimmung eine von mehreren Techniken, mit denen einige oder alle Parameter des Modells im Rahmen des Gesamttransferlernenprozesses übertragen werden. Feinabstimmung ist nicht nur eine Untergruppe des Transferlernens. Es verfügt über Anwendungen in anderen Kontexten in ML außerhalb des Transferlernens, z.

Darüber hinaus erfordert das Transferlernen in der Regel tatsächliche Änderungen an der Architektur des Modells, z. B. das Entfernen und Ersetzen vorhandener Schichten oder die Umstrukturierung der Verbindungen zwischen Schichten. Im Gegensatz dazu beinhaltet die Feinabstimmung im Allgemeinen kleine, präzise Parameteranpassungen ohne signifikante Änderungen an der Architektur.

Stellen Sie sich das Lernen von Transfer als Renovierung eines für einen Zweck konzipierten Gebäude vor, damit es für einen anderen verwendet werden kann, wie beispielsweise eine Garage in eine Wohnung. Dies würde wahrscheinlich strukturelle Updates wie das Installieren von Fenstern und die Isolierung oder sogar das Hinzufügen neuer Räume und Versorgungsverbindungen beinhalten. Die Feinabstimmung hingegen ist eher der Verwendung der Garage als zusätzlichen Arbeitsbereich, ohne wesentliche Änderungen an der Struktur vorzunehmen. Zum Beispiel könnten die Lichter ersetzt und neue Regale hinzugefügt werden, aber die Gesamtstruktur und Architektur der Garage bleiben unverändert.

Arten des Transferlernens

Transferlernen können verschiedene Formen annehmen, die jeweils für bestimmte Szenarien geeignet sind. Der entsprechende Typ hängt von Faktoren wie der Verfügbarkeit markierter Daten in der Zieldomäne, der Ähnlichkeit zwischen Quellen- und Zielaufgaben und spezifischen Geschäftsanforderungen ab. Die Haupttypen des Transferlernens sind induktives Transferlernen,transduduktives Transferlernenundunbeaufsichtigtes Transferlernen. Darüber hinaus nutzen moderne Ansätze wiedas Lernen von weniger Schüssenunddas Lernen von Zero-Shothäufig die Lerntechniken für Transferlern.

Induktiver Transferlernen

Induktives Transferlernen ist die häufigste Art des Transferlernens und wird verwendet, wenn die Ziel- und Quellaufgaben eng miteinander und sehr unterschiedlich sind.

Beispiel:Eine Organisation im Gesundheitswesen kann über das Transferlernen gelernt werden, um ein Modell anzupassen, das zur Klassifizierung allgemeiner MRT -Bilder anpassen kann, um bestimmte Gehirnbedingungen zu erkennen.

In diesem Szenario übertragen die allgemeinen visuellen Erkennungsfunktionen des Quellmodells gut auf die Zielaufgabe, aber es sind beschriftete Daten in der Zieldomäne erforderlich. Transferlernen ist besonders effektiv für Aufgaben, bei denen neue Etiketten verfügbar sind, die Aufgabe selbst unterscheidet sich jedoch von der Quelle (und normalerweise einer spezielleren Version von).

Transductuctive Transferlernen

Beim transduktiven Transferlernen sind die Quell- und Zielaufgaben gleich, aber die Problemdomäne ist unterschiedlich.

Beispiel:Ein Spam-Filter, der in englischsprachigen E-Mails trainiert wird, kann angepasst werden, um französische E-Mails zu klassifizieren. In diesem Szenario übertragen die Textmuster und das Verständnis der E -Mail -Struktur des Quellmodells gut in die Zielaufgabe, auch wenn sich das Wortschatz und die Sprachmuster unterscheiden. Die Aufgabe (E -Mail -Klassifizierung) bleibt unverändert, aber die Daten (Sprache) unterscheiden sich. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn die Quelldomäne reichlich markierte Daten hat und die Zieldomäne nur nicht oder gar keine hat.

Unbeaufsichtigtes Transferlernen

Unüberwachtes Übertragungslernen wird verwendet, wenn in der Zieldomäne gekennzeichnete Daten nicht verfügbar sind. Im Allgemeinen wird diese Art des Transferlernens verwendet, um Modelle zu trainieren, um unbeaufsichtigte Aufgaben wie Clustering oder Dimensionsreduzierung auszuführen.

Beispiel:Eine IT-Organisation kann unbeaufsichtigtes Transferlernen verwenden, um ein KI-angetriebenes Bedrohungserkennungssystem ohne beschriftete Beispiele zu identifizieren.

In diesem Fall kann das Modell sein allgemeines Verständnis der normalen Muster gegenüber potenziellen Bedrohungen auf neue, bisher unbekannte Bedrohtypen übertragen.

Wenige Schüsse Lernen

Wenige Shot Learning (FSL) ist eine ML-Technik, mit der Transferlernen ein Modell aus sehr begrenzten Daten lernt. In FSL lernen Modelle, neue Aufgaben oder Klassifikationen mit nur wenigen Beispielen auszuführen.

Beispiel:Ein Gesichtserkennungsmodell kann eine neue Person basierend auf nur einem oder zwei Fotos identifizieren.

Null-Shot-Lernen

Null-Shot Learning (ZSL) ist eine ML-Technik, mit der ein Modell neue Klassen lernen kann, die im Training nicht zu sehen sind. ZSL verwendet häufig Transferlernkonzepte, stützt sich jedoch auf semantische Beziehungen und Hilfsinformationen, um das erlernte Wissen auf neue Kategorien zu verallgemeinern.

Beispiel:Ein Modell könnte lernen, eine Tilapia zu erkennen, die auf seinem Verständnis anderer Fische Arten und dessen Wissen beruht, dass Tilapia eine Art von Fischen ist, obwohl er während des Trainings noch nie eine Tilapia gesehen hat.

Vorteile des Transferlernens

Transfer Learning bietet Organisationen, die maßgeschneiderte KI -Lösungen entwickeln möchten, mehrere Vorteile. Dazu gehören reduzierte Entwicklungs- und Ressourcenanforderungen, eine gute Leistung mit begrenzten Daten und eine verbesserte Modell -Robustheit.

Reduzierte Entwicklungs- und Ressourcenanforderungen

Transferlernen ist eine großartige Möglichkeit, den Entwicklungszyklus gleichzeitig zu verkürzen und die Ressourcenanforderungen für AI -Anwendungen zu verringern. Das Erstellen eines Modells von Grund auf beinhaltet das Sammeln, Reinigen und Kennzeichnungsdaten - und das kann vor dem Training überhaupt beginnen. Mit Transferlernen werden Entwicklung und Einsatz von Wochen oder sogar Tagen statt Monate. Das Training eines Modells von Grund auf erfordert häufig eine erhebliche Rechenzeit und -leistung, während das Transferlernen nicht der Fall ist. Dies bedeutet, dass Unternehmen ihre KI -Lösungen schneller und mit weniger Gemeinkosten auf den Markt bringen können.

Gute Leistung mit begrenzten Daten

Mit Übertragungslernen können Modelle auch mit begrenzten Trainingsdatensätzen gut abschneiden. Dies ist äußerst nützlich für Organisationen in spezialisierten Bereichen wie Fertigung oder Gesundheitswesen, in denen beschriftete Daten schwer zu finden oder zu beziehen sind. Beispielsweise hat eine Organisation im Gesundheitswesen möglicherweise nur wenige hundert beschriftete Beispiele für bestimmte Erkrankungen, kann jedoch unabhängig davon ein leistungsfähiges Erkennungssystem aufbauen.

Verbesserte Modell Robustheit und Zuverlässigkeit

Obwohl es unintuitiv erscheinen mag, verallgemeinern Modelle, die durch Transferlernen ausgebildet sind, häufig besser als Modelle, die von Grund auf begrenzte Daten ausgebildet sind. Dies liegt daran, dass die für die Vorausbildung verwendeten groß angelegten Datensätze verschiedene Muster und Merkmale bieten, die auf spezifischere Domänen und Aufgaben verallgemeinerbar sind. Darüber hinaus verringert der Beginn eines bereits getesteten Modells das Risiko eines Modellversagens und erhöht die Zuverlässigkeit. Diese verminderte Risikominderung ist in regulierten Branchen wie Gesundheitswesen und Finanzen wichtig.

Herausforderungen des Transferlernens

Trotz seiner vielen Vorteile hat Transferlernen auch mehrere Herausforderungen und Einschränkungen. Unternehmen müssen diese Herausforderungen verstehen, damit sie die richtige Implementierungsstrategie entwerfen und realistische Erwartungen haben können. Diese Herausforderungen umfassen negative Übertragung, Domänenfehlanpassung und Modellauswahl.

Negative Übertragung

Bei negativer Übertragung behindert das Wissen aus der Quelldomäne das Erlernen der Zielaufgabe und führt dazu, dass das vorgebildete Modell schlechter als eine von Grund auf geschult wird. Dies ist eine der häufigsten Herausforderungen beim Transferlernen und tritt typischerweise auf, wenn Ziel- und Quelldomänen zu unterschiedlich sind. Beispielsweise wird ein Computer -Vision -Modell, das zur Klassifizierung von Hunderassen in Bildern trainiert wurde, wahrscheinlich schlecht abschneidet, wenn sie an medizinische Bildanalyse angepasst werden, da die gelernten Merkmale für die neue Aufgabe irrelevant sind. Merkmale, die helfen, Hunderassen wie Pelzstruktur, Schwanzlänge und Ohrform zu unterscheiden, haben keine sinnvolle Anwendung, wenn Sie versuchen, medizinische Scans zu kategorisieren. Unternehmen sollten die Quell- und Zieldomänen sorgfältig vergleichen, um eine negative Übertragung zu vermeiden.

Domänenfehlanpassung

Domänenfehlanpassung tritt auf, wenn Unterschiede zwischen den für die Quell- und Zieldomänen verfügbaren Daten die Modellleistung verringern. Diese Unterschiede können Variationen der Datenqualität oder -verteilung umfassen. Im Gegensatz zur negativen Übertragung kann ein Modell, das an Domänenfehlanpassung leidet, immer noch besser als ein von Grund auf geschult. Beispielsweise ist ein Modell, das auf einem großen, unterschiedlichen Datensatz von Katzenbildern trainiert wurde, nicht gut bei der Identifizierung von Hunden. Das Modell wird jedoch im Allgemeinen immer noch besser als ein Modell, das auf einem kleinen Satz von Hundebildern trainiert wird.

Modellauswahl und -änderung

Auswählen des entsprechenden vorgebreiteten Modells und herauszufinden, wie es geändert werden kann, kann komplex und zeitaufwändig sein. Unternehmen müssen alle Arten von Faktoren berücksichtigen, einschließlich der Ausrichtung zwischen Quell- und Zieldomänen, verfügbarer Infrastruktur- und Personalressourcen, Größe und Qualität des Trainingsdatensatzes sowie der Modellarchitektur. Darüber hinaus werden vorhandene Modelle häufig mit Annahmen und Abhängigkeiten erstellt, die möglicherweise nicht sofort erkennen. Die Auswahl des entsprechenden Modells und die richtigen Änderungen erfordert Fachwissen, Zeit für Experimente und Infrastruktur, auf die nicht alle Organisationen Zugriff haben.

Anwendungen des Transferlernens

Transferlernen ist eine einfachere und zuverlässigere Möglichkeit, KI -Systeme für bestimmte Aufgaben oder Domänen zu erstellen, als ein neues Modell zu erstellen. Anschließend hat die Technik eine weit verbreitete Akzeptanz gefunden und hat zahlreiche Anwendungen, darunter Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) sowie Spracherkennung und Generation.

Computer Vision

Transferlernen war in der Computer Vision sehr erfolgreich. Organisationen können relativ einfach benutzerdefinierte Vision-Anwendungen erstellen, indem sie vorgebrachte Visionsmodelle verwenden, die verallgemeinerbare Merkmale von Millionen von Bildern gelernt haben. Beispielsweise kann ein Sicherheitsunternehmen ein vorgebildetes Computer-Vision-Modell anpassen, um verdächtiges Verhalten in Überwachungsvorschriften zu erkennen oder bestimmte interessierende Objekte zu identifizieren.

Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

Eine wesentliche Anwendung des Transferlernens ist das Training eines Modells für bestimmte NLP -Aufgaben. Beispielsweise könnte eine Anwaltskanzlei ein vorgebildetes NLP-Modell als Grundlage für ein Dokumentanalyse-Tool auswählen und dann das Modell beibringen, um bestimmte rechtliche Domänen mithilfe von Transferlernen zu verarbeiten.

Spracherkennung und Generation

Transferlernen wird auch verwendet, um Modelle für spezielle Sprachanwendungen zu trainieren. Beispielsweise könnte ein Call Center ein verallgemeinertes Sprachmodell anpassen, um die branchenspezifische Terminologie zu verstehen und ein maßgeschneidertes automatisiertes Kundendienstsystem zu erstellen. Ein weiteres Beispiel wäre die Verwendung von Transferlernen, um ein Sprachbefehlsmodell anzupassen, das für allgemeine Sprachaufgaben trainiert wurde, um bestimmte Dialekte und Sprachen zu verarbeiten.