Transfer öğrenme, bir görev için öğrenilen bilginin başka ama ilişkili bir görevi öğrenmek için yeniden kullanılmasıdır.
Transfer Öğrenme ne demek?
Milyonlarca genel fotoğrafla eğitilmiş bir görüntü modeli, birkaç yüz röntgen görüntüsüyle hastalık tespiti yapmayı çok daha hızlı öğrenir; çünkü kenar, doku ve şekil gibi temel görsel özellikleri zaten bilmektedir.
Temel modeller ve ince ayar, transfer öğrenmenin bugünkü en yaygın biçimidir.
Yakın kavramlar
İnce AyarFine-tuningİnce ayar, önceden eğitilmiş bir modelin belirli bir görev, alan ya da üslup için daha küçük ve özel bir veri setiyle yeniden eğitilmesidir.Makine Öğrenmesi & EğitimTemel ModelFoundation ModelTemel model, çok büyük ve çeşitli verilerle eğitilmiş, ardından pek çok farklı göreve uyarlanabilen genel amaçlı yapay zekâ modelidir.Dil Modelleri & Üretken YZÖn EğitimPre-trainingÖn eğitim, bir modelin belirli bir göreve uyarlanmadan önce çok büyük ve genel bir veri kümesiyle eğitildiği ilk ve en maliyetli eğitim aşamasıdır.Dil Modelleri & Üretken YZYıkıcı UnutmaCatastrophic ForgettingYıkıcı unutma, bir modelin yeni bir görev için eğitilirken daha önce öğrendiği becerileri ciddi ölçüde kaybetmesidir.Makine Öğrenmesi & Eğitim