تکنیک یادگیری ماشین در هوش مصنوعی فرایندی است که در آن ماشین‌های و سیستم‌های هوشمند می‌توانند قدرت یادگیری داشته باشند. در این تکنیک به روش‌ها مختلف می‌توان سیستم‌ها را آموزش داد و از آنها در موارد مختلفی مانند یک نیروی آموزش دیده انسانی استفاده کرد. یادگیری با ناظر، یادگیری بدون ناظر و یاد گیری تقویتی از انواع مختلف روش‌های یادگیری هستند که در حوزه یادگیری ماشینی به شدت از آنها استفاده می‌شود، ولی نوع دیگری از یادگیری در ماشین‌ها وجود دارد که نام آن کمتر شنیده شده. این روش یادگیری، روشی است به نام یادگیری انتقالی. اگر بخواهیم کوتاه در مورد این روش توضیحی ارائه دهیم، باید بگوییم که در این روش عامل می‌تواند با کسب دانش و اطلاعات مربوط به یک دامنه یا یک مسئله از آن دانش در دامنه یا مسئله دیگر استفاده کند. در ادامه این مقاله قصد داریم این روش یادگیری، روش کار، کاربردها و مزیت‌های آن را از نزدیک بررسی کنیم. در ادامه با آرتیجنسهمراه باشید.

یادگیری انتقالی چیست؟

نیاز به داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی همیشه یکی از بزرگ‌ترین و مهم‌ترین چالش‌ها بر سر راه فرایند آموزش مدل‌های هوش مصنوعی بوده و هست. در دهه اخیر که دهه هوش مصنوعی نام‌گذاری شده، نیاز به داده بیشتر از هر زمان دیگری احساس می‌شود، لذا کشف راه و یا روشی برای کاهش نیاز به داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل به یکی از امور مهم در حوزه هوش مصنوعی شده است. روش یادگیری انتقالی می‌تواند یکی از این راه‌ها برای برون رفت از این بحران باشد. یادگیری انتقالی روشی از یادگیری در یادگیری ماشین است که عامل یادگیرنده می‌تواند با استفاده از آن، داده‌ها، اطلاعات و به طور کلی تجربیات کسب شده در یک زمینه و یا به اصطلاح در یک دامنه (Domain)، مسئله و Task خاص را در یک دامنه و یا مسئله خاص دیگر به کار گیرد. به طور کلی و در یک تعریف جامع‌تر روش یادگیری انتقالی فرایندی است برای انتقال دانش و تجربه از یک دامنه به دامنه دیگر که دامنه اول در اینجا دامنه مبدأ و دامنه که دانش به آن منتقل می‌شود، دامنه مقصد است. دامنه مبدأ و مقصد می‌توانند دارای ویژگی‌های متفاوتی باشند، اما این روش کمک می‌کند تا دامنه‌های حتی با وجود تفاوت‌های جزئی از داده‌ها و اطلاعات یکسان برای حل مسائل استفاده کنند.

کاربردهای یادگیری انتقالی:

در این قسمت از مقاله قصد داریم پس از آشنایی با یادگیری انتقالی و روش کار آن نگاهی داشته باشیم به کاربردهای آن در بخش‌های مختلف هوش مصنوعی. در این قسمت به تعدادی از کاربردهای یادگیری انتقالی اشاره می‌کنیم و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه شده است:

تشخیص و پیش‌بینی بیماری‌ها: 

یکی از کاربردهای گسترده مدل‌های هوش مصنوعی در حوزه تشخیص و پیش بینی بیماری است که گاها با کمبود و محدودیت در داده‌ها برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی مرتبط با این حوزه مواجه است. در چنین شرایطی یادگیری انتقالی می‌تواند به آموزش بهینه مدل‌های حوزه پزشکی کمک کند و آنها را با حداقل داده‌ها آموزش دهد.

خودروهای خودران: 

در توسعه خودروهای خودران هم روش یادگیری انتقالی می‌تواند به مدل‌های هوش مصنوعی کمک کند تا از تجربه‌های رانندگی در یک محیط خاص برای بهبود عملکرد در محیط‌های دیگر استفاده کنند. استفاده از این روش یادگیری می‌تواند به کاهش نیاز به جمع‌آوری داده‌های بیشتر و جدیدتر از محیط‌های مختلف کمک می‌کند.

پردازش تصویر: 

یکی دیگر از مهم‌ترین کاربردهای یادگیری انتقالی در حوزه پردازش تصویر است. مدل‌های شبکه عصبی عمیق که بر روی مجموعه داده‌های بزرگ مانند ImageNet آموزش دیده‌اند، می‌توانند به طور گسترده‌ای برای انجام وظایف مرتبط با پردازش تصویر در دامنه‌های دیگر مورد استفاده قرار گیرند. 

مزایای یادگیری انتقالی:

اما آیا استفاده از روش یادگیری انتقالی صرفاً نیاز ما به داده‌های مورد نیاز برای آموزش مدل‌ها را کاهش می‌دهد و یا اینکه مزیت‌های دیگری هم دارند؟ در این قسمت از مقاله به مزایای استفاده از روش یادگیری انتقالی می‌پردازیم و در مورد هر کدام توضیحاتی ارائه می‌دهیم:

کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار: 

همان‌طور که قبلاً هم اشاره شد، یکی از مهم‌ترین مزایای استفاده از روش یادگیری انتقالی، کاهش نیاز به داده‌های برچسب‌دار برای آموزش مدل‌ها به خصوص در روش یادگیری نظارت شده است. جمع آوری داده‌های برچسب دار اغلب پر هزینه و زمان بر می‌باشد. با استفاده از یادگیری انتقالی، می‌توان از داده‌های برچسب‌دار در چندین دامنه مختلف استفاده کرد.

بهبود عملکرد مدل: 

با توجه به روش کار یادگیری انتقالی که از دانش و الگوهای مفید موجود در یک دامنه در دامنه هدف برای بهبود فرایند آموزش استفاده می‌کند، می‌توان به این نتیجه رسید که این ویژگی در یادگیری انتقالی باعث می‌شود که استفاده از این روش به بهبود عملکرد مدل‌ها حتی در دامنه‌های متفاوت هم کمک کند.

کاهش زمان آموزش: 

یکی دیگر از مزیت‌های استفاده از روش یادگیری انتقالی کاهش قابل توجه زمان آموزش مدل‌ها است. در این روش دیگر مدل‌ها نیازی به یادگیری از ابتدا ندارند و می‌توانند از دانش قبلی خود در دامنه مبدأ برای تسریع در یادگیری در محیط و یا دامنه مقصد استفاده کنند.

استفاده در مدل‌های پیش آموزش داده شده: 

یکی از کاربردهای مهم دیگر در روش یادگیری انتقالی، استفاده از این روش در مدل‌های پیش آموزش داده شده (Pre-trained Models) است. مدل‌های پیش آموزش دیده مدل‌هایی هستند که بر روی داده‌های بزرگ و عمومی آموزش داده شده‌اند و می‌توانند به عنوان یک مدل پایه‌ برای یادگیری وظایف خاص‌تر در دامنه‌های مختلف مورد استفاده قرار گیرند.

نتیجه گیری:
یادگیری ماشین به عنوان یک تکنیک کاربردی در آموزش سیستم‌های کامپیوتری و ماشین‌های هوشمند، همیشه در حال پیشرفت، به‌روزشدن و تکامل بوده است. به‌طوری‌که هر روز شاهد ظهور روش‌های جدید برای یادگیری ماشین‌ها هستیم. روش یادگیری انتقالی یکی از این روش‌هاست که توانسته پروسه آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را به طور چشمگیری بهینه کند. این روش موفق شده با کاهش نیاز به داده‌های مورد نیاز برای آموزش و کاهش زمان مورد نیاز برای آموزش مدل‌ها، قدم بزرگ و مهمی در مسیر بهینه سازی روش آموزش بردارد. در عصر کنونی با پیشرفت مدل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی نیاز به داده‌ها از هر عصر دیگری بیشتر احساس می‌شود. استفاده از این روش در یادگیری ماشینی می‌تواند نیاز به داده‌ها را کاهش داده و یکی از چالش‌های مهم بر سر راه فرایند یادگیری مدل‌های هوش مصنوعی را از میان بردارد. 

منابع مقاله: 

ibm

builtin

en.wikipedia