Transfer learning (трансферне навчання) — це просунута технологія штучного інтелекту, яка передбачає повторне використання моделі, попередньо навченої на великому наборі даних, для вирішення нової задачі, часто з обмеженою кількістю даних. На відміну від класичних підходів, коли для кожної задачі потрібна окрема модель і власні дані, transfer learning використовує знання, здобуті на попередньому етапі навчання. Це дозволяє оптимізувати ресурси, скорочує час навчання та підвищує якість у суміжних завданнях, особливо коли анотованих даних бракує або їх складно отримати. Трансферне навчання відрізняється здатністю швидко узагальнювати та адаптуватися до нових доменів шляхом повторного використання вже вивчених представлень.
Сфери застосування та приклади використання
Transfer learning широко застосовується у комп’ютерному зорі, обробці природної мови, розпізнаванні мови та робототехніці. Наприклад, модель, попередньо навчена на ImageNet для класифікації зображень, може бути адаптована для виявлення захворювань на медичних знімках. У текстових задачах моделі типу BERT або GPT, навченою на великих корпусах, донавчають для аналізу емоцій чи машинного перекладу на спеціалізованих датасетах.
Основні програмні засоби, бібліотеки та фреймворки
До ключових фреймворків для transfer learning належать TensorFlow, PyTorch і Keras. Спеціалізовані бібліотеки, такі як Hugging Face Transformers (для NLP) чи torchvision (для комп’ютерного зору), спрощують використання та налаштування попередньо навчених моделей. Інші інструменти, як-от FastAI або ONNX, прискорюють і спрощують впровадження transfer learning у промисловості та наукових дослідженнях.
Останні розробки, еволюції та тенденції
Серед актуальних тенденцій — мультидоменний трансфер, федеративне навчання та оптимізація моделей для зменшення енергоспоживання і вуглецевого сліду. Фундаментальні моделі на кшталт GPT-4 чи CLIP розширюють межі transfer learning, пристосовуючись до різнопланових завдань із мінімальними прикладами. Дослідження також охоплюють надійність та пояснюваність transfer learning для забезпечення його використання у чутливих сферах.