Transfer Öğrenimi: Kısayol daha akıllı, daha hızlı AI gelişimine

Önceden eğitimli AI modellerinin yeniden kullanılması ve uyarlanması, makine öğrenimi (ML) görevlerinin nasıl yaklaşıldığını değiştirir. Transfer öğrenimi, büyük ve karmaşık AI sistemlerini yeni alanlara ve sorunlara uyarlamak için etkili ve uygun maliyetli bir yöntemdir. Bu kılavuzda, transfer öğreniminin temel yönlerini araştıracağız: nasıl çalışır, çeşitli türleri ve uygulamaları ve avantajları ve zorlukları.

İçindekiler

• Transfer öğrenimi nedir?
• Transfer öğrenimi nasıl çalışır?
• Transfer Öğrenme ve Fine Tuning
• Transfer Öğrenme Türleri
• Transfer öğrenmenin faydaları
• Transfer öğrenmenin zorlukları
• Transfer Öğrenimi Uygulamaları

Transfer öğrenimi nedir?

Transfer öğrenimi, farklı ama ilgili bir görev için önceden eğitilmiş bir modelden yararlanan güçlü bir makine öğrenme tekniğidir. Mevcut bir modelde yakalanan genel bilgiyi, daha spesifik, ilgili alanlarda sorunları nasıl çözeceğini öğrenmek için temel olarak kullanır.

Transfer öğrenimi çeşitli avantajlar sunar: Özelleştirilmiş yapay zeka (AI) uygulamalarının geliştirilmesini ve dağıtımını hızlandırır, kaynak maliyetlerini düşürür ve genellikle bir model sıfırdan bir model oluşturmaktan daha iyi performans sağlar. Sonuç olarak, transfer öğrenimi, genellikle bir modeli sıfırdan eğitmek için gerekli olan çok miktarda veri veya hesaplama gücü olmadan özel AI çözümleri geliştirmeyi amaçlayan kuruluşlar için özellikle değerlidir.

Transfer öğrenimi örneği

Ürün kusurlarını tespit etmek için bir AI sistemi oluşturmak isteyen bir üretici örneğini düşünün. Bir seçenek, özel ML uygulayıcıları kiralamak, milyonlarca ilgili ürün görüntüsünü toplamak ve küratörleştirmek ve bir modeli sıfırdan eğitmek için gerekli zamanı ve hesaplama kaynaklarını bir kenara bırakmaktır. Transfer öğrenimi çok daha iyi bir seçenek sunar: Üretici bunun yerine ImageNet gibi büyük, standartlaştırılmış bir görüntü veri kümesinde zaten pahalı ve zaman alıcı eğitimi tamamlamış bir modelle başlayabilir. Üretici daha sonra, belirli ürün görüntülerindeki kusurları tespit etmek için modeli uyarlamak için transfer öğrenimini hızlı ve verimli bir şekilde kullanabilir.

Transfer öğrenimi nasıl çalışır?

Transfer öğrenimi, önceden eğitilmiş bir modelin genel bilgisini yeni, ilgili bir göreve uyarlar. Süreç tipik olarak üç temel adım içerir:

• Önceden eğitimli uygun bir model seçme
• Modelin mimarisini güncelleme
• Modeli yeni veriler üzerinde eğitmek

1. Önceden eğitimli bir model seçin

İlk adım, hedef görevle ilgili bir alanda bir veri kümesinde eğitilmiş bir model seçmektir. Önceden eğitimli model, yeni uygulama ile ilgili genel ve üst düzey özellikleri öğrenmiş olmalıdır.

• Sağlık hizmetinde örnek:Bir sağlık kuruluşu, etiketli tıbbi görüntülerin geniş bir koleksiyonunu içeren NIH (Ulusal Sağlık Enstitüleri) ChestX-Ray14 veri kümesinde önceden eğitilmiş bir modelle başlayabilir. Model, X-ışını görüntülerinin nasıl yapılandırıldığı ve biyolojik özelliklerin görüntü bileşenleriyle nasıl ilişkili olduğu gibi genel özellikleri öğrenirdi. Bu model, göğüs bölgesinde bulunan ve pnömoni veya akciğer kanseri gibi röntgen görüntülerinde görülebilen belirli koşullar için teşhis araçları geliştirmenin temelini oluşturabilir.
• Finansta Örnek:Bir finans işletmesi, finansal belgeler, kazanç çağrıları ve düzenleyici başvurular konusunda önceden eğitilmiş bir model olan Finbert'i kullanabilir. Model, finansal dilin yapısı ve piyasa hissi ve iş performansını gösteren belirli terimler gibi genel özellikleri öğrenecekti. Finbert modeli, kazanç raporlarındaki ifadelerle ilgili otomatik olarak işaretleme gibi daha özel işlevsellik için bir temel görevi görebilir.

Önceden eğitimli modelin seçilmesi, orijinal eğitiminin amaçlanan uygulama ile iyi uyumlu olmasını içerir, çünkü bu başarılı adaptasyon olasılığını arttırır.

2. Model mimarisinin değiştirilmesi

Önceden eğitimli uygun bir model seçildikten sonra, mimarisi yeni göreve uyacak şekilde uyarlanır. Bu adım tipik olarak:

• Çıkış katmanlarının değiştirilmesi:Orijinal görev için tasarlanmış önceden eğitilmiş modelin son katmanları kaldırılır ve yeni göreve özgü katmanlarla değiştirilir (örn. Sınıflandırma için tamamen bağlı katmanlar).
• Genel özellikleri koruma:Görüntülerdeki kenarlar veya metinde dilsel ilişkiler gibi genelleştirilebilir kalıpları yakalayan iç katmanlar genellikle korunur. Bu özellikler ilgili görevlere etkili bir şekilde aktarılabilir.

Mimari modifikasyonun kapsamı, özel kullanım durumuna ve kaynak ve hedef görevler arasındaki benzerlik derecesine bağlıdır.

3. Modeli yeni veriler üzerinde eğitmek

Son adımda, değiştirilmiş model yeni göreve göre uyarlanmış bir veri kümesi üzerinde eğitilir. Bu adıma, veri kümesi boyutuna ve görevler arasındaki benzerliğe bağlı olarak iki temel yolla yaklaşılabilir:

• Özellik Çıkarma:
  • Sadece yeni eklenen katmanlar eğitilirken, orijinal katmanlar değişmeden kalır.
  • Bu yöntem, yeni görev orijinal görevle yakından ilişkili olduğunda veya hedef veri kümesi küçük olduğunda idealdir.
• İnce ayar:
  • Tüm model yeniden eğitilir, ancak eğitim öncesi aşamada öğrenilen değerli özellikleri kaybetmekten kaçınmak için daha küçük bir veri kümesi ve öğrenme oranı ile.
  • Bu yaklaşım, büyük veri kümeleri için veya yeni görev orijinal görevden önemli ölçüde farklı olduğunda daha uygundur.

Yaklaşımdan bağımsız olarak, amaç modeli yeterli ilgili verilere maruz bırakmak, yeni uygulama için etkili bir şekilde öğrenmesini ve genelleştirmesini sağlamaktır.

Transfer Öğrenme ve Fine Tuning

Transfer öğrenimi genellikle ince ayarla karıştırılır. Kavramlar yakından ilişkili olsa da, dikkate değer farklılıklar vardır. En önemlisi, transfer öğrenimi, yeni bir amaç için önceden eğitilmiş bir modeli uyarlama sürecidir ve ince ayar yapmayı içerebilir veya içermeyebilir. Öte yandan, ince ayar, genel aktarım öğrenme sürecinin bir parçası olarak modelin parametrelerinin bir kısmını veya tamamını yeniden eğitmek için kullanılan çeşitli tekniklerden biridir. İnce ayar sadece transfer öğreniminin bir alt kümesi değildir; ML'deki diğer bağlamlarda, belirli veri alt gruplarındaki model performansını iyileştirmek veya bir modeli veri dağılımlarını değiştirmeye uyarlamak gibi diğer bağlamlarda uygulamaları vardır.

Ek olarak, transfer öğrenimi genellikle mevcut katmanların kaldırılması ve değiştirilmesi veya katmanlar arasındaki bağlantıları yeniden yapılandırma gibi modelin mimarisinde gerçek değişiklikler yapmayı gerektirir. Aksine, ince ayar genellikle mimaride önemli değişiklikler olmadan küçük, hassas parametre ayarlamalarını içerir.

Transfer öğrenimini, bir garajı bir daireye dönüştürmek gibi, bir amaç için tasarlanmış bir binayı yenilemek olarak düşünün. Bu muhtemelen pencereler ve yalıtım yükleme veya hatta yeni odalar ve yardımcı program bağlantıları ekleme gibi yapısal güncellemeleri içerecektir. Öte yandan, ince ayar, yapıda büyük değişiklikler yapmadan garajı ekstra bir çalışma alanı olarak kullanmak gibidir. Örneğin, ışıklar değiştirilebilir ve yeni raflar eklenebilir, ancak garajın genel yapısı ve mimarisi değişmeden kalır.

Transfer Öğrenme Türleri

Transfer öğrenimi, her biri belirli senaryolara uygun çeşitli formlar alabilir. Uygun tür, hedef etki alanındaki etiketli verilerin kullanılabilirliği, kaynak ve hedef görevler arasındaki benzerlik ve belirli iş gereksinimleri gibi faktörlere bağlıdır. Ana transfer öğrenimi türleri, endüktif transfer öğrenimi,dönüştürücü transfer öğrenimivedenetimsiz transfer öğrenimidir. Ek olarak,az sayıda öğrenmevesıfır atış öğrenimigibi modern yaklaşımlar genellikle transfer öğrenme tekniklerinden yararlanır.

Endüktif transfer öğrenimi

Endüktif transfer öğrenimi en yaygın transfer öğrenimi türüdür ve hedef ve kaynak görevleri yakından ilişkili ve çok farklı olduğunda kullanılır.

Örnek:Bir sağlık kuruluşu, belirli beyin koşullarını tespit etmek için genel MRI görüntülerini sınıflandırmak için eğitilmiş bir modeli uyarlamak için transfer öğrenimini kullanabilir.

Bu senaryoda, kaynak modelin genel görsel tanıma yetenekleri hedef göreve iyi aktarılır, ancak hedef alandaki etiketli veriler gereklidir. Transfer öğrenimi özellikle yeni etiketlerin mevcut olduğu görevler için etkilidir, ancak görevin kendisi kaynağından farklıdır (ve genellikle daha uzmanlaşmış bir versiyonundan).

Transdüktif transfer öğrenimi

Geçişlendirici transfer öğrenmesinde kaynak ve hedef görevler aynıdır, ancak sorun alanı farklıdır.

Örnek:İngilizce e-postalar üzerinde eğitilmiş bir spam filtresi, Fransız e-postalarını sınıflandırmak için uyarlanabilir. Bu senaryoda, kaynak modelinin metin örüntüsü tanıması ve e -posta yapısı anlayışı, kelime dağarcığı ve dil kalıpları farklı olsa bile, hedef göreve iyi aktarılır. Görev (e -posta sınıflandırması) değişmeden kalır, ancak veri (dil) farklıdır. Bu yaklaşım, kaynak etki alanının bol miktarda etiketlenmiş verileri olduğunda ve hedef etki alanının çok az veya hiç olmadığı zaman faydalıdır.

Denetimsiz transfer öğrenimi

Denetimsiz transfer öğrenimi, hedef alanda etiketlenmiş veriler kullanılamadığında kullanılır. Genel olarak, bu tür transfer öğrenimi, kümeleme veya boyutsallık azaltma gibi denetimsiz görevleri gerçekleştirmek için modelleri eğitmek için kullanılır.

Örnek:Bir BT kuruluşu, AI ile çalışan bir tehdit algılama sisteminin etiketli örnekler olmadan yeni tehdit türlerini tanımlamasına yardımcı olmak için denetimsiz transfer öğrenimi kullanabilir.

Bu durumda, model normal modeller hakkındaki genel anlayışını, yeni, daha önce bilinmeyen yeni tehdit türlerine karşı potansiyel tehditlere aktarabilir.

Birkaç atış öğrenme

Birkaç atış öğrenme (FSL), bir modelin çok sınırlı verilerden öğrenmesine yardımcı olmak için transfer öğrenimini kullanan bir ML tekniğidir. FSL'de, modeller sadece birkaç örnek kullanarak yeni görevler veya sınıflandırmalar yapmayı öğrenir.

Örnek:Bir yüz tanıma modeli, yeni bir kişiyi sadece bir veya iki fotoğrafa göre tanımlayabilir.

Sıfır atış öğrenimi

Sıfır Gösterme Öğrenimi (ZSL), bir modelin eğitimde görülmeyen yeni sınıfları öğrenmesine yardımcı olan bir ML tekniğidir. ZSL genellikle transfer öğrenme kavramlarını kullanır, ancak öğrenilmiş bilgileri yeni kategorilere genelleştirmek için semantik ilişkilere ve yardımcı bilgilere dayanır.

Örnek:Bir model, diğer balık türlerini anlamasına ve tilapia'nın eğitim sırasında hiç tilapia görmemiş olmasına rağmen bir tür balık olduğu bilgisine dayanarak bir tilapiyi tanımayı öğrenebilir.

Transfer öğrenmenin faydaları

Transfer Öğrenimi, özel AI çözümleri geliştirmek isteyen kuruluşlar için çeşitli avantajlar sağlar. Bunlar arasında azaltılmış geliştirme ve kaynak gereksinimleri, sınırlı verilerle iyi performans ve gelişmiş model sağlamlığı içerir.

Azaltılmış geliştirme ve kaynak gereksinimleri

Transfer öğrenimi, geliştirme döngüsünü aynı anda kısaltmanın ve AI uygulamaları için kaynak gereksinimlerini azaltmanın harika bir yoludur. Sıfırdan bir model oluşturmak, veri toplama, temizleme ve etiketlemeyi içerir - ve bu eğitim başlamadan önce. Transfer öğrenimi ile geliştirme ve dağıtım aylar yerine haftalar hatta günler haline gelir. Sıfırdan bir modelin eğitimi genellikle önemli hesaplama zamanı ve güç gerektirirken, transfer öğrenimi yapmaz. Bu, kuruluşların AI çözümlerini pazara daha hızlı ve daha az genel giderle getirebileceği anlamına gelir.

Sınırlı verilerle iyi performans

Transfer öğrenimi, sınırlı eğitim veri kümelerinde bile modellerin iyi performans göstermesini sağlar. Bu, imalat veya sağlık hizmeti gibi özel alanlardaki kuruluşlar için son derece yararlıdır, burada etiketlenmiş verilerin bulunması zor veya temin edilmesi pahalıdır. Örneğin, bir sağlık kuruluşu belirli tıbbi durumların sadece birkaç yüz etiketli örneğine sahip olabilir, ancak ne olursa olsun bir performans gösteren tespit sistemi oluşturmak için transfer öğrenimini kullanabilir.

Geliştirilmiş model sağlamlığı ve güvenilirliği

Tahminsiz görünse de, transfer öğrenimi yoluyla eğitilen modeller genellikle sınırlı veriler üzerinde sıfırdan eğitilmiş modellerden daha iyi genelleştirir. Bunun nedeni, eğitim öncesi eğitim için kullanılan büyük ölçekli veri kümelerinin, daha spesifik alanlar ve görevler için genelleştirilebilen çeşitli desenler ve özellikler sağlamasıdır. Ek olarak, zaten test edilmiş bir modelle başlamak, model başarısızlığı riskini azaltır ve güvenilirliği artırır. Bu azalmış risk azaltma, sağlık ve finans gibi düzenlenmiş endüstrilerde önemlidir.

Transfer öğrenmenin zorlukları

Birçok faydasına rağmen, transfer öğreniminin çeşitli zorlukları ve sınırlamaları da vardır. Kuruluşlar, doğru uygulama stratejisini tasarlayabilmeleri ve gerçekçi beklentileri olabilmeleri için bu zorlukları anlamalıdır. Bu zorluklar negatif transfer, alan uyuşmazlığı ve model seçimi içerir.

Negatif transfer

Negatif aktarımda, kaynak alanından bilgi, hedef görevi öğrenmeyi engeller ve önceden eğitilmiş modelin sıfırdan eğitilmiş olandan daha kötü performans göstermesine yol açar. Bu, transfer öğrenimi ile ilgili en yaygın zorluklardan biridir ve tipik olarak hedef ve kaynak alanları çok farklı olduğunda ortaya çıkar. Örneğin, öğrenilen özellikler yeni görevle ilgisiz olduğu için, tıbbi görüntü analizine uyarlanmışsa, köpek ırklarını görüntülerde sınıflandırmak için eğitilmiş bir bilgisayar görme modeli muhtemelen kötü performans gösterecektir. Kürk dokusu, kuyruk uzunluğu ve kulak şekli gibi köpek ırklarını ayırt etmeye yardımcı olan özellikler, tıbbi taramaları kategorize etmeye çalışırken anlamlı bir uygulamaya sahip değildir. Kuruluşlar, negatif aktarımı önlemek için kaynağı ve hedef alanları dikkatle karşılaştırmalıdır.

Alan uyuşmazlığı

Etki alanı uyuşmazlığı, kaynak için mevcut veriler ve hedef etki alanları arasındaki farklılıklar model performansını azalttığında meydana gelir. Bu farklılıklar veri kalitesi veya dağıtımındaki değişiklikleri içerebilir. Negatif transferden farklı olarak, alan uyuşmazlığından muzdarip bir model yine de sıfırdan eğitilmiş olandan daha iyi performans gösterebilir. Örneğin, büyük, çeşitli kedi görüntüleri veri kümesi üzerinde eğitilmiş bir model, köpekleri tanımlamada başarılı olmayacaktır. Bununla birlikte, model genel olarak, küçük bir köpek görüntüsü seti üzerinde eğitilmiş bir modelden daha iyisini yapacaktır.

Model Seçimi ve Modifikasyonu

Uygun önceden eğitilmiş modeli seçmek ve bunun nasıl değiştirileceğini bulmak karmaşık ve zaman alıcı olabilir. Kuruluşların kaynak ve hedef alanlar arasındaki uyum, mevcut altyapı ve personel kaynakları, eğitim veri kümesinin boyutu ve kalitesi ve model mimarisi gibi her türlü faktörü dikkate almaları gerekir. Ek olarak, önceden eğitilmiş modeller genellikle hemen belirgin olmayabilecek varsayımlar ve bağımlılıklar göz önünde bulundurularak oluşturulur. Uygun modeli seçmek ve doğru değişiklikleri yapmak, uzmanlık, deney zamanı ve tüm kuruluşların erişemeyeceği altyapı gerektirir.

Transfer Öğrenimi Uygulamaları

Transfer öğrenimi, belirli görevler veya alanlar için AI sistemleri oluşturmanın yeni bir model oluşturmaktan daha kolay ve daha güvenilir bir yoludur. Daha sonra, teknik yaygın olarak benimsenmiştir ve bilgisayar görme, doğal dil işleme (NLP) ve konuşma tanıma ve üretim dahil olmak üzere çok sayıda uygulamaya sahiptir.

Bilgisayar Görüşü

Transfer öğrenimi bilgisayar görüşünde çok başarılı olmuştur. Kuruluşlar, milyonlarca görüntüden genelleştirilebilir özellikleri öğrenen önceden eğitilmiş görme modellerini kullanarak özel görme uygulamaları nispeten kolayca oluşturabilir. Örneğin, bir güvenlik firması, tüm büyük miktarda eğitim verisi veya özel model geliştirme olmadan, gözetim yayınlarındaki şüpheli davranışları tespit etmek veya belirli ilgi çekici nesneleri tanımlamak için önceden eğitilmiş bir bilgisayar görme modelini uyarlayabilir.

Doğal Dil İşleme (NLP)

Transfer öğrenmenin önemli bir uygulaması, belirli NLP görevlerini yerine getirmek için bir model eğitmektir. Örneğin, bir hukuk firması, bir belge analiz aracının temeli olarak önceden eğitilmiş bir NLP modeli seçebilir ve daha sonra modeli transfer öğrenimi kullanarak belirli yasal alanları ele almayı öğretebilir.

Konuşma tanıma ve nesil

Transfer öğrenimi, özel konuşma uygulamaları için modelleri eğitmek için de kullanılır. Örneğin, bir çağrı merkezi, endüstriye özgü terminolojiyi anlamak ve daha özel bir otomatik müşteri hizmetleri sistemi oluşturmak için genelleştirilmiş bir konuşma modelini uyarlayabilir. Başka bir örnek, belirli lehçeleri ve dilleri ele almak için genel dil görevleri için eğitilmiş bir sesli komut modelini uyarlamak için transfer öğrenimini kullanmak olacaktır.