Transfer learning (uczenie transferowe) to zaawansowana technika sztucznej inteligencji polegająca na ponownym wykorzystaniu modelu wytrenowanego na dużych zbiorach danych i przystosowaniu go do nowego zadania, często przy ograniczonych zasobach danych. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod, gdzie każde zadanie wymaga osobnego modelu i danych, transfer learning wykorzystuje wiedzę zdobytą w poprzednich etapach uczenia. Pozwala to zoptymalizować zużycie zasobów, skrócić czas treningu i poprawić wyniki w zadaniach pokrewnych, szczególnie gdy dane są kosztowne lub trudno dostępne. Transfer learning wyróżnia się możliwością szybkiego uogólnienia i adaptacji do nowych domen poprzez ponowne użycie wyuczonych reprezentacji.

Przykłady zastosowań i użycia

Uczenie transferowe jest szeroko stosowane w wizji komputerowej, przetwarzaniu języka naturalnego, rozpoznawaniu mowy i robotyce. Przykładowo, model wytrenowany na ImageNet do klasyfikacji obrazów można zaadaptować do wykrywania chorób na zdjęciach medycznych. W przetwarzaniu tekstu modele takie jak BERT czy GPT, początkowo trenujące na dużych korpusach, są dostrajane do analizy sentymentu czy automatycznego tłumaczenia na specyficznych zbiorach danych.

Główne narzędzia, biblioteki i frameworki

Do najważniejszych frameworków wspierających uczenie transferowe należą TensorFlow, PyTorch i Keras. Specjalistyczne biblioteki, takie jak Hugging Face Transformers (NLP) czy torchvision (wizja komputerowa), ułatwiają korzystanie i dostosowywanie modeli pretrenowanych. FastAI oraz ONNX przyspieszają wdrożenia transfer learning w przemyśle i nauce.

Ostatnie trendy i rozwój

Do najnowszych trendów należą transfer wielodomenowy, uczenie federacyjne oraz optymalizacja modeli pod kątem efektywności energetycznej i śladu węglowego. Modele bazowe, takie jak GPT-4 czy CLIP, pozwalają dostosowywać się do coraz większej liczby zadań przy minimalnej liczbie przykładów. Badania koncentrują się również na odporności i interpretowalności modeli transferowych, co jest kluczowe w zastosowaniach wrażliwych.