ما هو التعلم التحويلي
نقل المعرفة من مهمة إلى أخرى
التعلم التحويلي — تقنية تعلم آلي يُستخدم فيها نموذج مدرب على مهمة كنقطة بداية لحل مهمة أخرى.
أنواع التعلم التحويلي
- استخراج الميزات — تجميد النموذج الأساسي، تدريب الطبقات العليا فقط
- الضبط الدقيق — تدريب إضافي لجزء أو كل الطبقات
- تكيف المجال — التكيف مع مجال بيانات جديد
- التعلم متعدد المهام — التدريب على مهام متعددة في وقت واحد
المزايا
- بيانات أقل — لا حاجة لمجموعة بيانات ضخمة للمهمة الجديدة
- تدريب أسرع — عدم البدء من الصفر
- جودة أفضل — الاستفادة من المعرفة من مجموعة بيانات كبيرة
- توفير الموارد — حسابات أقل للتدريب
النماذج المدربة مسبقاً الشائعة
- الصور — ResNet وVGG وEfficientNet وCLIP
- النص — BERT وGPT وT5 وLLaMA
- الصوت — Wav2Vec وWhisper
- متعدد الوسائط — CLIP وBLIP وFlamingo
التطبيقات التجارية
- تصنيف الصور — النقل من ImageNet إلى بيانات الشركة
- مهام NLP — النقل من BERT إلى مجال محدد
- الرعاية الصحية — نقل نموذج عام إلى صور طبية
- الشركات الناشئة — إطلاق سريع للتعلم الآلي بدون مجموعات بيانات كبيرة