Nima Transfer o'rganish
Bilimlarni bir vazifadan boshqasiga o'tkazish
Transfer o'rganish — bir vazifada o'qitilgan model boshqa vazifani hal qilish uchun boshlang'ich nuqta sifatida ishlatiladigan ML texnikasi.
Transfer o'rganish turlari
- Xususiyat ajratish — asosiy modelni muzlatish, faqat yuqori qatlamlarni o'qitish
- Fine-tuning — bir qism yoki barcha qatlamlarni qo'shimcha o'qitish
- Domen moslashuvi — yangi ma'lumotlar domeniga moslashish
- Ko'p vazifali o'rganish — bir vaqtning o'zida bir nechta vazifada o'qitish
Afzalliklari
- Kam ma'lumot — yangi vazifa uchun katta ma'lumotlar to'plami kerak emas
- Tezroq o'qitish — noldan boshlamaslik
- Yaxshi sifat — katta ma'lumotlar to'plamidan bilimlardan foydalanish
- Resurs tejash — o'qitish uchun kamroq hisoblash
Mashhur oldindan o'qitilgan modellar
- Rasmlar — ResNet, VGG, EfficientNet, CLIP
- Matn — BERT, GPT, T5, LLaMA
- Audio — Wav2Vec, Whisper
- Ko'p rejimli — CLIP, BLIP, Flamingo
Biznes qo'llanilishi
- Rasm tasniflash — ImageNet dan korporativ ma'lumotlarga o'tkazish
- NLP vazifalari — BERT dan maxsus sohaga o'tkazish
- Sog'liqni saqlash — umumiy modelni tibbiy tasvirlarga o'tkazish
- Startaplar — katta ma'lumotlar to'plamisiz tez ML ishga tushirish