Transfer Öğrenme
Bir görevde öğrenilen bilginin ilişkili başka bir göreve taşınarak eğitim maliyetinin ve veri ihtiyacının azaltılması yaklaşımı.
Transfer öğrenme, bir modelin bir görev veya veri kümesi üzerinde öğrendiği bilgiyi, ilişkili başka bir probleme taşımasını ifade eder. Bu yaklaşım özellikle veri az olduğunda, eğitim süresi kısıtlı olduğunda veya sıfırdan model kurmanın maliyeti yüksek olduğunda büyük avantaj sağlar. Görüntü sınıflandırmadan NLP’ye kadar çok geniş bir alanda kullanılır. Modern AI dünyasında önceden eğitilmiş modellerin bu kadar güçlü olmasının sebeplerinden biri de budur: model, genel bilgiyi ön eğitimde edinir; daha sonra hedef probleme uyarlanır. Bu sayede hem hız hem performans hem de pratik kullanılabilirlik açısından büyük kazanım elde edilir.
İlginizi Çekebilir
Yapay zeka yolculuğunuza devam etmek için bu kavramlara da göz atabilirsiniz.
