Transfer learning (aktar öğrenme), yapay zekâda daha önce büyük veri setlerinde eğitilmiş bir modelin, daha az veriye sahip yeni bir göreve adapte edilmesidir. Klasik yaklaşımlarda her görev için ayrı model ve veri gerekirken, transfer learning önceden edinilmiş bilgileri kullanır. Bu yöntem, kaynakların daha verimli kullanılmasını, eğitim süresinin kısalmasını ve özellikle az etiketli veriyle yüksek performans elde edilmesini sağlar. Aktar öğrenme, önceden öğrenilmiş temsilleri yeniden kullanarak yeni alanlara hızlıca adapte olma kabiliyetiyle geleneksel tekniklerden ayrılır.
Kullanım alanları ve örnekler
Transfer learning, bilgisayarlı görü, doğal dil işleme, ses tanıma ve robotik gibi alanlarda yaygın olarak uygulanır. Örneğin, ImageNet üzerinde eğitilmiş bir görüntü sınıflandırma modeli, tıbbi görüntülerde hastalık saptamaya uyarlanabilir. Metin işlemede, BERT veya GPT gibi büyük metin koleksiyonlarında eğitilmiş modeller, duygu analizi veya otomatik çeviri gibi özel görevlere ince ayar yapılarak kullanılır.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve frameworkler
Transfer learning'i destekleyen başlıca frameworkler arasında TensorFlow, PyTorch ve Keras bulunur. NLP için Hugging Face Transformers, bilgisayarlı görü için torchvision gibi kütüphaneler, önceden eğitilmiş modellere erişimi ve özelleştirmeyi kolaylaştırır. FastAI ve ONNX gibi araçlar da aktar öğrenme uygulamalarının endüstriyel ve akademik ortamlarda hızla hayata geçirilmesini sağlar.
Son gelişmeler, evrimler ve eğilimler
Güncel gelişmeler arasında çoklu alan transferi, federatif öğrenme ve modellerin enerji verimliliği ile karbon ayak izinin azaltılması yer alıyor. GPT-4 veya CLIP gibi temel modeller, çok az örnekle çok çeşitli görevlere adapte olabilme kapasitesini artırıyor. Araştırmalar, transfer edilen modellerin dayanıklılığı ve açıklanabilirliği üzerine yoğunlaşarak hassas uygulamalarda güvenilirliğini artırmayı amaçlıyor.