什么是人工智能中的迁移学习？带有示例的入门指南

[mostakimvip06]

迁移学习是一种技术，它允许机器利用从先前任务中获得的知识来提高对另一项任务的泛化能力。它是 ChatGPT 和 Google Gemini 等模型开发背后的基本概念，它有助于完成许多重要且有用的任务，例如总结长篇文档、起草复杂的文章、组织旅行，甚至写诗和歌曲。

在本指南中，我们将深入探讨迁移学习。我们将讨论它的定义、它与深度学习和现代生成式 AI 模型的相关性，以及这项技术的挑战和局限性。我们还将推荐资源，以便您继续学习。你准备好了吗？让我们开始吧。

人工智能中的迁移学习是什么？
迁移学习是一种技术，其中为特定任务开发的模 印度赌博数据 型被重新用作第二个任务模型的起点。换句话说，你将预先训练的机器学习模型的组件重新应用于用于不同但相关事物的新模型。

这个概念类似于人类学习新技能的方式。让我们举个例子：假设你是一位技艺精湛的吉他手，并决定学习尤克里里琴。你之前弹吉他的经验将加速你的学习过程。这是因为弹吉他所需的许多技能和知识（例如手指位置、弹奏模式、理解指板、音乐理论和节奏）也适用于弹奏尤克里里琴。

在人工智能中，迁移学习让你能够利用之前的训练更有效地解决新的相关问题，从而减少时间和计算资源。

为什么要使用迁移学习？
在开发神经网络时采用迁移学习技术有几个令人信服的理由，包括：

训练效率：迁移学习避免了从头开始训练模型，从而减少了训练时间，并允许使用较小的数据集进行微调。
模型性能：迁移学习通过利用预先训练的知识、减少过度拟合以及使用有限的数据实现更快、更高效的训练来提高模型性能。
降低运营成本：迁移学习无需从头开始训练模型，从而降低了成本，因为获取数据和使用计算资源来训练模型的成本都很高。
增强的适应性和可重用性：迁移学习是一项关键技术，它允许模型适应多种场景和任务，从而提高其潜力和可用性。
迁移学习的工作原理
让我们探讨与迁移学习相关的三个概念：多任务学习、特征提取和微调。

多任务学习
在多任务学习中，单个模型经过训练可同时执行多项任务。该模型具有一组共享的早期层，这些层以通用方式处理数据，然后是针对每个特定任务的单独层。这使得模型可以学习对所有任务都有用的通用特征，同时还可以学习更独特的特定于任务的特征。

这种范式在现代法学硕士 (LLM) 中被广泛使用。查看我们的法学硕士 (LLM) 入门课程以了解所有详细信息。

特征提取
特征提取涉及使用预训练模型从数据中提取有意义的特征或表示。然后，这些特征被用作专注于特定事物的新模型的输入。

基于特征的迁移学习利用神经网络从数据中提取特征的独特功能。通过特征提取，模型可以“找出”输入的哪一部分对于图像分类等而言很重要。实际上，这意味着，当将模型应用于新任务时，只应用包含更通用知识的预训练模型的第一层和中间层。