Transfer learning (învățarea prin transfer) este o tehnică avansată în inteligența artificială care presupune reutilizarea unui model antrenat pe un volum mare de date pentru a fi adaptat la o nouă sarcină, de obicei cu mai puține date disponibile. Spre deosebire de abordările tradiționale în care fiecare sarcină necesită un model propriu și date specifice, transfer learning valorifică cunoștințele dobândite anterior. Această metodă optimizează resursele, scurtează timpul de antrenare și crește performanța pe sarcini conexe, mai ales când datele etichetate sunt rare sau costisitoare. Transfer learning se distinge prin capacitatea de generalizare rapidă și adaptare la noi domenii prin reutilizarea reprezentărilor deja învățate.
Cazuri de utilizare și exemple
Transfer learning este folosit pe scară largă în viziune computerizată, procesarea limbajului natural, recunoaștere vocală și robotică. De exemplu, un model preantrenat pe ImageNet pentru clasificarea imaginilor poate fi adaptat pentru detectarea bolilor din radiografii medicale. În domeniul textului, modele precum BERT sau GPT, antrenate pe corpusuri mari, sunt ajustate pentru analiză de sentiment sau traducere automată pe seturi de date specifice.
Principalele instrumente software, librării și framework-uri
Printre cele mai importante framework-uri care suportă transfer learning se numără TensorFlow, PyTorch și Keras. Librării specializate precum Hugging Face Transformers (pentru NLP) sau torchvision (pentru viziune) facilitează accesul la modele preantrenate și personalizarea acestora. Alte instrumente, precum FastAI sau ONNX, simplifică și accelerează implementarea transfer learning în mediul industrial și academic.
Dezvoltări recente, evoluții și tendințe
Printre cele mai noi evoluții se numără transferul multi-domeniu, învățarea federativă și optimizarea modelelor pentru eficiență energetică și reducerea amprentei de carbon. Modelele fundamentale precum GPT-4 sau CLIP extind limitele transfer learning, adaptându-se la o varietate tot mai mare de sarcini cu puține exemple. Cercetările actuale se concentrează și pe robustețea și explicabilitatea modelelor transferate, pentru asigurarea fiabilității în aplicații sensibile.