Was ist Transfer Learning?

Transfer Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der ein Modell, das auf einer bestimmten Aufgabe trainiert wurde, auf eine andere, ähnliche Aufgabe angewendet wird. Dabei wird das bereits trainierte Modell als Ausgangspunkt genommen, um schneller und effizienter auf einer neuen Aufgabe zu lernen, indem es die Muster und Merkmale, die es bei der ersten Aufgabe gelernt hat, auf die neue Aufgabe überträgt.

Dies kann insbesondere nützlich sein, wenn für die neue Aufgabe nicht genügend Trainingsdaten vorhanden sind, um ein Modell von Grund auf neu zu trainieren. Durch die Verwendung von Transfer Learning kann ein bereits trainiertes Modell als Grundlage dienen und an die neue Aufgabe angepasst werden, indem nur eine geringe Menge an Trainingsdaten benötigt wird.

Transfer Learning wird in verschiedenen Anwendungsbereichen wie Bild- und Sprachverarbeitung, aber auch in der Robotik und in der Medizin eingesetzt.

Wofür eignet sich Transfer Learning nicht?

Quelle : topbots.com

Transfer Learning kann eine effektive Technik sein, um ein trainiertes Modell auf eine neue ähnliche Aufgabe anzuwenden, aber es gibt auch einige Situationen, in denen es nicht geeignet ist:

• Wenn die neue Aufgabe zu unterschiedlich von der ursprünglichen Aufgabe ist, kann das transferierte Wissen möglicherweise nicht nützlich sein und das Modell muss von Grund auf neu trainiert werden.
• Wenn die Daten der neuen Aufgabe nicht ausreichend ähnlich zu den Daten der ursprünglichen Aufgabe sind, kann das transferierte Wissen auch nicht hilfreich sein und das Modell muss neu trainiert werden.
• Wenn das ursprüngliche Modell auf eine Aufgabe trainiert wurde, die spezifische Domänenkenntnisse erfordert, kann das transferierte Wissen möglicherweise nicht nützlich sein, wenn die neue Aufgabe unterschiedliche Domänenkenntnisse erfordert.

In diesen Fällen kann Transfer Learning ineffektiv sein und es kann besser sein, das Modell von Grund auf neu zu trainieren oder alternative Techniken des maschinellen Lernens zu verwenden.

Wo wird Transfer Learning nicht angewendet?

Quelle : analyticssteps.com

Transfer Learning kann grundsätzlich in vielen Anwendungsbereichen der künstlichen Intelligenz eingesetzt werden, um die Effizienz und Effektivität von Modellen zu verbessern. Es gibt jedoch bestimmte Anwendungsfälle, bei denen Transfer Learning möglicherweise nicht die beste Option ist. Zum Beispiel kann es bei Aufgaben, die sehr spezifische Merkmale erfordern, weniger effektiv sein. Auch bei Anwendungsfällen, bei denen nur begrenzte Daten verfügbar sind oder die Daten sehr unterschiedlich sind, kann Transfer Learning möglicherweise nicht angemessen sein. In solchen Fällen können andere Ansätze wie Unsupervised Learning oder Reinforcement Learning besser geeignet sein.

Was ist der Unterschied Transfer Learning und Deep Learning?

Quelle : datawow.io

Transfer Learning und Deep Learning sind keine konkurrierenden Ansätze, sondern können gemeinsam genutzt werden. Deep Learning ist ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem neuronale Netze mit vielen Schichten verwendet werden, um komplexe Muster in Daten zu erkennen und zu lernen. Transfer Learning ist eine Methode, die es ermöglicht, bereits trainierte Modelle auf neue ähnliche Aufgaben anzuwenden, indem das Wissen und die Fähigkeiten des bereits trainierten Modells auf die neue Aufgabe übertragen werden.

Konkret bedeutet das, dass bei Transfer Learning ein bereits trainiertes Deep Learning-Modell als Ausgangspunkt genommen wird, um es auf eine neue, ähnliche Aufgabe anzupassen. Das Modell wird also nicht von Grund auf neu trainiert, sondern lediglich an neue Daten angepasst. Das kann dazu führen, dass ein Modell schneller trainiert werden kann und mit weniger Daten auskommt als ein neues Modell.