Transfer learning is een geavanceerde techniek binnen kunstmatige intelligentie waarbij een eerder getraind model op een grote dataset wordt hergebruikt en aangepast aan een nieuwe taak, vaak met beperkte data. In tegenstelling tot conventionele methoden die voor elke taak een apart model en dataset vereisen, maakt transfer learning gebruik van eerder verworven kennis. Dit optimaliseert het gebruik van middelen, verkort de trainingstijd en verhoogt de prestaties bij verwante taken, vooral wanneer gelabelde data schaars of duur zijn. Transfer learning onderscheidt zich van traditionele benaderingen door het vermogen om snel te generaliseren en aan te passen aan nieuwe domeinen via hergebruik van bestaande representaties.
Toepassingen en gebruiksvoorbeelden
Transfer learning wordt veel gebruikt in computer vision, natuurlijke taalverwerking, spraakherkenning en robotica. Een model dat bijvoorbeeld is voorgetraind op ImageNet voor beeldclassificatie, kan worden aangepast voor de detectie van ziektes op medische röntgenfoto's. In de tekstverwerking worden modellen zoals BERT of GPT, getraind op grote corpora, verfijnd voor sentimentanalyse of automatische vertaling op specifieke datasets.
Belangrijkste softwaretools, bibliotheken en frameworks
Belangrijke frameworks voor transfer learning zijn TensorFlow, PyTorch en Keras. Gespecialiseerde bibliotheken zoals Hugging Face Transformers (voor NLP) en torchvision (voor beeldverwerking) maken het makkelijk om voorgetrainde modellen te gebruiken en aan te passen. Andere tools zoals FastAI en ONNX versnellen de implementatie van transfer learning in zowel industriële als academische contexten.
Recente ontwikkelingen, evoluties en trends
Belangrijke ontwikkelingen zijn onder meer multi-domein transfer, federated learning en optimalisatie voor energiezuinigheid en een lagere ecologische voetafdruk. Foundation models zoals GPT-4 en CLIP breiden de mogelijkheden uit door met weinig voorbeelden diverse taken aan te kunnen. Onderzoek richt zich ook op de robuustheid en uitlegbaarheid van getransfereerde modellen, wat essentieel is voor kritische toepassingen.