یادگیری انتقالی در یادگیری ماشین

یادگیری انتقالی یکی از تکنیک‌های خلاقانه در دنیای هوش مصنوعی به حساب می‌آید که جدا از داشتن مزایای گسترده، می‌تواند نیاز به داده‌های آموزشی را نیز کاهش دهد. این مورد از تکنیک‌های یادگیری به گونه‌ای طراحی شده تا هم هزینه‌های توسعه مدل پایین بیاید و هم زمان بهینه‌تر شود. به خاطر داشته باشید که تکنیک‌های مطرح و شناخته شده‌ای همچون یادگیری به صورت انتقالی مزایای زیادی را در خود جای داده‌اند. این تکنیک دقت زیادی داشته و به شما اجازه می‌دهند تا مدل‌های پیچیده‌ای را پیاده سازی کنید.

• با استفاده از این مدل یادگیری، هوش مصنوعی ایجاد شده می‌تواند عملکرد بهتری داشته باشد.
• یادگیری انتقالی هزینه و زمان آموزش را تا حد قابل توجهی کاهش خواهد داد.
• چندین روش را می‌توان برای استفاده مجدد از مدل‌ها به کار برد.
• این تکنیک کاربردهای گسترده‌ای داشته و می‌تواند در پروژه‌های زیادی به کار رود.
• انتقال پایگاه دانش میان دامنه‌های مشابه کار راحتی به حساب می‌آید.
• این پروژه در صنایع زیادی به کار رفته و مزایای فوق العاده‌ای را با خود حمل می‌کند.

مفهوم یادگیری انتقالی

برای شروع، بیایید مفهوم یادگیری انتقالی را زیر ذره بین ببریم. Transfer Learning یکی از تکنیک‌های مطرح و نسبتا جدید یادگیری ماشین به حساب می‌آید که توانسته طی مدت زمان کوتاهی محبوبیت زیادی به دست آورد. در این تکنیک، ما یک مدل آماده را از پروژه جدا می‌کنیم و آن را روی مجموعه داده‌های جدید آموزش می‌دهیم. طبیعتا برای استفاده از این تکنیک، ایجاد تغییر در چند لایه از مدل اهمیت زیادی دارد.

یادگیری انتقالی به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا با کمترین مقدار داده ممکن، بیشترین بازدهی را در اختیار بگیرند. لازم به ذکر است که این فرآیند سرعت پروژه را چند برابر نموده و در برخی از مواقع می‌تواند دقت را نیز تا حد قابل توجهی بالا ببرد. همین مسئله هم باعث شده تا خیلی از افراد به تکنیک‌های مطرح و شناخته شده‌ای همچون یادگیری انتقالی اهمیت زیادی بدهند.

تاریخچه یادگیری انتقالی

آموزش شبکه‌های عصبی از همان ابتدا برای دانشمندان علوم داده، مسئله‌ای چالش برانگیز به حساب می‌آمده است. در سال 1976 دو دانشمند از تکنیکی برای اولین بار نام بردند که امروزه ما آن را به عنوان یادگیری با روش انتقالی می‌شناسیم. در این مقاله برای اولین بار، انتقال تکنیک‌های یادگیری از نظر ریاضیاتی مورد بررسی قرار گرفت.

در طول تاریخ دانشمندان تحقیقات گسترده‌ای روی این حوزه یادگیری انجام دادند تا بتوانند آن را تکمیل نمایند. مثلا در سال 1998 دانشمندان توانستند یادگیری چند بعدی را کشف کنند. این الگوریتم شبیه به Transfer Learning کار می‌کرد و می‌توانست مدل را روی چند دیتاست مختلف آموزش دهد.

مزایای یادگیری انتقالی

یادگیری انتقالی و آموزش مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مزایای زیادی را برای یک پروژه به همراه خواهد داشت. در اولین گام، این روند می‌تواند نیاز به داده‌های پیچیده را تا حد قابل توجهی کاهش دهد. در این شرایط ما نیازی به داده‌های زیاد برای آموزش نخواهیم داشت و می‌توانیم روی یک دیتاست محدود، این پروسه را پشت سر بگذاریم.

جدا از این مسئله، یادگیری انتقالی هزینه‌های محاسباتی و زمانی را نیز تا حد قابل توجهی پایین می‌آورد. این تکنیک یادگیری به گونه‌ای طراحی شده تا سطح بازدهی بالایی داشته باشد و همین مسئله هم اهمیت آن را چند برابر کرده است.

آموزش مدل‌های از پیش آموزش‌دیده به ما اجازه می‌دهد تا دقت مدل در مسائل جدید را نیز افزایش دهیم. دقت مدل در همه مسائل زیاد نیست! با این تکنیک یادگیری، ما مدل خود را روی چند دیتاست مختلف آموزش می‌دهیم و همین مسئله هم دقتش را چند برابر می‌کند.

تفاوت یادگیری انتقالی و سایر تکنیک‌های یادگیری ماشین

میان یادگیری انتقالی و سایر روش‌های مطرح شده در دنیای یادگیری ماشین، تفاوت‌های زیادی وجود دارد. به عنوان مثال، در آموزش مدل‌های از پیش آموزش‌دیده نیازی به ایجاد یک مدل از صفر نیست! طی این فرآیند یادگیری ما یک مدل آموزش دیده را دریافت می‌کنیم و دانش قبلی آن را برای ایجاد مدل‌های تازه‌تر به کار می‌گیریم.

در مقایسه با یادگیری بدون نظارت، این تکنیک به داده‌های کمتری نیاز دارد. طبیعتا الگوریتم ما نیازی به کشف ویژگی داده‌ها و استخراج آنها نیست! اگر بخواهیم این تکنیک را با  الگوریتم‌های ویژه‌ای همچون یادگیری تقویتی هم مقایسه کنیم، باید بگوییم که این الگوریتم سرعت بالاتری دارد.

پس به صورت کلی، آموزش مدل‌های از پیش آموزش‌دیده به ما اجازه می‌دهد تا با سرعت بالای نسبت به پیاده سازی پروژه اقدام نماییم. این فرآیند در عین حال می‌تواند نیاز به داده‌های پیچیده را نیز کاهش دهد.

کاربرد این تکنیک یادگیری در هوش مصنوعی

تکنیک‌های مطرح و شناخته شده‌ای همچون یادگیری انتقالی را می‌توان در پروژه‌ها و موقعیت‌های زیادی مورد استفاده قرار داد. به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی یکی از کاربردهای پر اهمیت به حساب می‌آید. با استفاده از این تکنیک یادگیری، ما می‌توانیم روند ترجمه ماشینی و ایجاد چت بات‌های مختلف را ساده‌تر کنیم. جدا از این مسئله، حوزه‌های کلیدی دنیای هوش مصنوعی همچون پردازش تصویر و مهندسی پزشکی هم دائما به استفاده از این الگوریتم نیاز دارند. بالاخره ایجاد یک مدل جدید و آموزش آن از صفر کار راحتی به حساب نمی‌آید ولی با کمک این تکنیک یادگیری، ما می‌توانیم سرعت انجام کار را چند برابر نماییم.

یادگیری انتقالی در بینایی کامپیوتر

بیایید فرض کنیم ما یک مدل هوش مصنوعی آماده داریم که می‌تواند برای تشخیص اشیا در یک محیط مورد استفاده قرار گیرد. حال اگر ما بخواهیم قابلیت شناسایی اجسام یا احراز آنها را نیز به پروژه اضافه کنیم، دیگر نیازی به آموزش یک مدل جدید نیست! ما به راحتی و بدون هیچ مشکلی می‌توانیم به سراغ یادگیری از نوع انتقالی برویم و مدل قبلی را روی یک مجموعه داده جدید آموزش دهیم! این فرآیند هم دقت مدل قبلی را چند برابر می‌کند و هم بازدهی پروژه را برای ما افزایش می‌دهد. در نتیجه، برای تشخیص اشیای جدید یا بهبود مدل‌های تشخیص چهره، استفاده از این تکنیک اهمیت زیادی خواهد داشت.

یادگیری انتقالی در یادگیری عمیق

به خاطر داشته باشید که یادگیری انتقالی را فقط در دنیای یادگیری ماشین به کار نمی‌برند! کارشناسان این الگوریتم را در یادگیری عمیق هم پیاده سازی کرده‌اند و توانسته‌اند به بازدهی مطلوبی برسند. شبکه‌های عصبی، یکی از مهم‌ترین اجزای زیرساختی یادگیری عمیق به حساب می‌آیند. اگر ما بخواهیم دانش یک مجموعه شبکه عصبی را روی یک شبکه دیگر پیاده کنیم، چه راهکاری جلوی پایمان قرار گرفته است؟ به صورت کلی، ما می‌توانیم یک شبکه عصبی از پیش آموزش دیده را مجددا Train کنیم! این فرآیند وزن‌های شبکه عصبی را مجددا تنظیم نموده و زمان مورد نیاز برای آموزش مدل را تا حد قابل توجهی کاهش می‌دهد. همین مسئله هم باعث شده تا کاربران به استفاده از این تکنیک علاقه زیادی داشته باشند.

چگونه یادگیری انتقالی کار می‌کند؟

برای بررسی نحوه عملکرد یادگیری انتقالی، بیایید یک مثال بزنیم. فرض کنید ما مدلی در اختیار داریم که می‌تواند برای ترجمه ماشینی مورد استفاده قرار گیرد. این مدل برای تبدیل زبان فارسی به فرانسوی مورد استفاده قرار می‌گیرد. حال اگر در پروژه ما نیاز به تبدیل فارسی به انگلیسی داشته باشیم، باید یک مدل جدید اضافه کنیم و آن را در مدار بگذاریم؟ قطعا خیر! الگوریتم‌های یادگیری انتقالی به گونه‌ای طراحی شده‌اند تا مدل آماده‌ای که روی یک مجموعه داده بزرگ آموزش داده شده است را دریافت نمایند و آن را با یک تنظیم جزئی یا اعمال تغییر در لایه‌های زیرین، برای مسائل جدید هم بهینه کنند! عملا این الگوریتم به ما اجازه می‌دهد تا با یک تیر دو نشان بزنیم.

تکنیک‌های یادگیری انتقالی

تکنیک‌های زیادی را می‌توان در دنیای یادگیری انتقالی مورد استفاده قرار داد و هر کدام از این تکنیک‌ها، یک سری مزایا و معایب ویژه را در خود جای داده‌اند. در لیست زیر، می‌توانید چند مورد از مطرح‌ترین تکنیک‌های موجود در این زمینه را ببینید.

• Fine-tuning: تنظیم جزئی لایه‌های مدل از پیش‌آموزش‌دیده
• Feature Extraction: استفاده از ویژگی‌های استخراج‌شده از یک مدل آموزش‌دیده
• Domain Adaptation: انتقال دانش از یک دامنه به دامنه‌ای دیگر

انتقال دانش از یک دامنه به دامنه دیگر

فرآیند انتقال دانش از یک دامنه به دامنه‌ای دیگر، یک فرآیند سرراست و ساده به حساب می‌آید. طی این پروسه، ما مدل‌های آموزش دیده در یک زمینه همچون تشخیص چهره را برای یک حوزه دیگر همچون تشخیص و شناسایی پلاک تنظیم می‌کنیم. طبیعتا این فرآیند خیلی ساده نیست ولی با کمی محاسبات پیچیده می‌توان در این حوزه به نتایج مطلوبی رسید. همه چیز به جزئیات و نیازهای پروژه بستگی دارد. البته، دریافت مشاوره از کارشناسان حرفه‌ای فعال در این زمینه هم می‌تواند مزایای زیادی را به همراه داشته باشد.

مهم‌ترین ابزارهای یادگیری به صورت انتقالی

ابزارهای زیادی را می‌توان در این زمینه به کار برد. کتابخانه‌های خاصی همچون TensorFlow و PyTorch، مدل‌های از پیش‌آموزش‌دیده مانند BERT، ResNet، و VGG16 و مدل‌های پیچیده‌ای همچون OpenAI GPT و DeepMind AlphaGo همواره یک ابزار فوق العاده در این زمینه به حساب می‌آیند که می‌توانند بازدهی مطلوبی را در اختیار پروژه ما بگذارند. کارشناسان و توسعه دهندگان باید بر اساس نیازهای پروژه خود این ابزارها را مشخص نمایند.

آینده یادگیری انتقالی و پیشرفت‌های احتمالی

با توسعه دنیای هوش مصنوعی و ایجاد الگوریتم‌های جدید، احتمال ایجاد تحول در حوزه یادگیری انتقالی هم وجود دارد. در حال حاضر این حوزه محبوبیت زیادی میان کارشناسان به دست آورده و توسعه دهندگان زیادی روی آن کار می‌کنند. به خاطر داشته باشید که الگوریتم‌ها و مدل‌های چندحالته در آینده‌ای نه چندان دور به ابزاری کلیدی و مهم در دنیای هوش مصنوعی تبدیل خواهند شد.

نتیجه گیری

همانطور که در این صفحه مشاهده کردید، یادگیری انتقالی یکی از مطرح‌ترین الگوریتم‌های موجود برای ایجاد مدل‌های هوش مصنوعی به حساب می‌آید که مزایای زیادی را نیز در خود جای داده است. علاقه مندان به کسب اطلاعات بیشتر در این زمینه می‌توانند با تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق آشنا شوند. جدا از این مسئله، آشنایی با مهم ترین کاربرد های پایتون هم به شما اجازه می‌دهد تا مباحث بیشتری را فرا گیرید. اگر شما هم به دنیای هوش مصنوعی علاقه مند هستید، می‌توانید هم اکنون با کارشناسان دیتایاد از طریق شماره واتساپ ارتباط برقرار نمایید تا در دوره‌های تخصصی این مجموعه شرکت کنید.

سوالات متداول

یادگیری انتقالی چیست؟

یادگیری انتقالی به فرآیند ساده‌ای گفته می‌شود که طی آن مدل‌های پیش آموزش دیده روی یک دامنه جدید مجددا مورد استفاده قرار می‌گیرند. طی این فرآیند مدل‌های جدید و پیچیده مسائل را خیلی راحت‌تر و بهینه‌تر حل می‌کنند. در نظر داشته باشید که این تکنیک یادگیری ماشین می‌تواند هزینه‌های مورد نیاز برای توسعه یک مدل جدید را تا حد قابل توجهی کاهش دهد. در نظر داشته باشید که این مدل‌ها برای حل مسائل جدید به کار رفته‌اند و همین مسئله هم محبوبیت آنها را چند برابر کرده است.

چگونه می‌توان از یادگیری انتقالی در یادگیری ماشین استفاده کرد؟

برای استفاده از یادگیری انتقالی در ML، فقط کافی است ساختار چند لایه مدل را تغییر دهیم. در این شرایط مدل خود را برای دیتاست‌های جدید آماده نموده و همین مسئله هم می‌تواند سرعت یادگیری را چند برابر کند. البته، شما باید مطمئن شوید که حوزه‌های یادگیری با یکدیگر رابطه نزدیکی دارند. وجود تفاوت‌های سنگین در حوزه‌های یادگیری، احتمال ایجاد چالش‌های گسترده برای مدل را چند برابر خواهد نمود.

چه کاربردهایی از یادگیری انتقالی در صنعت وجود دارد؟

بیایید فرض کنیم که شما به دنبال ایجاد یک مدل یادگیری ماشین برای تشخیص بیماری‌های پزشکی هستید. طبیعتا برای آماده سازی مدل برای دیتاست‌های جدید، شما نیازی به استفاده از یک الگوریتم پیچیده نخواهید داشت! می‌توانید به راحتی یادگیری از نوع انتقالی را به کار گرید.

جدا از این مسئله، امکان استفاده از این تکنیک برای تشخیص نفوذ و تست‌های سایبری هم وجود دارد. حمله به شبکه‌های کامپیوتری، مشکلی آزار دهنده به حساب می‌آید که ذهن حجم قابل توجهی از کارشناسان با آن دست و پنجه نرم می‌کنند. با یادگیری از نوع تقویت شده شما می‌توانید احتمال هر نوع حمله را کاهش دهید.

تفاوت بین یادگیری انتقالی و یادگیری نظارت‌شده چیست؟

  میان یادگیری انتقالی و یادگیری نظارت شده تفاوت‌های زیادی وجود دارد. طی فرآیند یادگیری نظارت شده، مدل از همان ابتدای کار تحت آموزش قرار می‌گیرد. این در حالی است طی فرآیند یادگیری انتقالی، مدل از قبل آموزش دیده و فقط روی دیتاست جدید آموزش می‌بیند. این فرآیند سرعت بالاتری دارد ولی بازدهی آن در همه پروژه‌ها به اندازه یادگیری نظارت شده نیست. همه چیز به ساختار و اطلاعات پروژه شما بستگی دارد.