نقدم لكم من خلال موقع ريان سوفت التعلم الانتقالي Transfer learning والذي يكون عبارة عن تقنية تتطور داخل مجال تعلم الآلة، والتي تهتم بحفظ المعلومات المكتسبة في محاولة حل مشكلة معينة بهدف استعمالها في حل مشكلة أخرى تكون مشابهة لها.
تستعمل تقنية التعلم الانتقالي داخل مجال التعلم العميق الذي يكون معتمد على الشبكات العصبية المحاكية في هيكلها لرأس الإنسان، ومن هنا تم تسميتها بالشبكات العصبية التي ينبغي فهم بنيتها الأساسية الناتج عنها فكرة التعلم الانتقالي Transfer learning، وتلك الشبكة العصبية يتم تكوينها من مجموعة طبقات متعاقبة، حيث تشتمل كل طبقة على عدة نقاط.
ما هو التعلم الانتقالي؟
التعلم الانتقالي Transfer learning هو تقنية تتطور في مجال التعلم الآلي، تهتم تلك التقنية بحفظ المعلومات المكتسبة في حل مسألة ما بهدف استعمالها لحل أي مسألة أخرى تشابهها.
على سبيل المثال، المعلومات التي تم اكتسابها في معرفة صور الطيور تستطيع استعمالها عند محاولة معرفة الطائرات، كما يمكنك استعمال المعلومات المكتسبة في معرفة السيارات للتعرف على أشياء تشابهها مثل الشاحنات.
لماذا نستخدم التعلم الانتقالي
لماذا نلجأ للتعلم الانتقالي ولا نبني شبكات عصبية حديثة؟ ببساطة لأن عند القيام ببناء شبكات جديدة لمعرفة كائنات جديدة سوف نواجه الكثير من التحديات والتي من بينها كم البيانات الكبير المطلوب لتدريب النموذج.
يوجد لدي نماذج الذكاء الاصطناعي جشع كبير في الحصول على البيانات للقيام ببناء نموذج جيد، على سبيل المثال، في حال الاحتياج لبناء نموذج لمعرفة صور الكواكب والتفريق بينها، فإننا سنكون بحاجة لمئات من صور الكواكب من أجل تدريب النموذج عليها.
وبالتأكيد سوف يحتاج ذلك الكم من الصور إلى حاسبات ذات مواصفات عالية والتي تستغرق الكثير من الوقت داخل عملية التدريب والتي تكون مقدرة بالساعات أو الأيام لإنهاء عملية التدريب التي من المحتمل أنها لا تمنحك نتائج مرجوة من أول مرة وقد تحتاج إلى أن تعيد التدريب عدة مرات للوصول لنتائج مرضية.
وهنا يفضل باستمرار الرجوع إلى النموذج الذي تم تدريبه سابقاً، وذلك لعدم الاضطرار لتجميع المئات من الصور التي قد لا يتم توفيرها نهائياً لعدة مسائل مختلفة، وكذلك لتوفير الوقت الطويل المستغرق داخل التدريب، ويمكنك التعرف على فوائد وأضرار الذكاء الاصطناعي.
ما هي فوائد التعلم الانتقالي
هناك عدد من الفوائد المهمة للغاية والتي يقوم بتقديمها التعلم الانتقالي Transfer learning، حيث يمكنك التعرف على تلك الفوائد بشكل سهل من خلال اتباع السطور التالية:
1. كفاءة محسنة
يتطلب تدريب نماذج التعلم الآلي الكثير من الوقت في بناء المعرفة والقيام بتحديد الأنماط، كما تحتاج إلى مجموعة كبيرة من البيانات وتلك تكون مكلفة من الجانب الحسابي.
يقوم النموذج المدرب مسبقًا بالاحتفاظ بالمعرفة الرئيسية بالمهام والوظائف وكذلك المميزات، مما يمنحه التكيف مع المهام الحديثة بسرعة، كما تستطيع استعمال مجموعة صغيرة من البيانات و موارد أقل لكي تحقق نتائج أفضل.
2. زيادة إمكانية الوصول
يحتاج بناء الشبكات العصبية من أجل التعلم العميق للكثير من البيانات والموارد والوقت، حتى يستطيع تكييف النماذج الحالية حسب المتطلبات الخاصة بك بتكلفة أقل.
على سبيل المثال، باستعمال نموذج معرفة الصور المدربة مسبقًا، تستطيع إنشاء نماذج من أجل تحليل التصوير الطبي أو التعرف على الوجه أو مراقبة البيئة بالقليل من التعديلات.
3. الأداء المحسن
في أغلب الأحيان، تظهر النماذج التي تطورت من خلال TL قوة كبيرة داخل البيئات المختلفة والصعبة، حيث أنهم يتعاملون بطريقة أفضل مع الضوضاء وكذلك تقلبات العالم.
وذلك بعد تعرضهم لمجموعة كبيرة من السيناريوهات خلال التدريب الأول، مما يمنحهم أفضل النتائج والتكيف مع الظروف التي لا تكون متوقعة بشكل مرن.
ما هي خطوات التعلم الانتقالي؟
توجد عدة خطوات أساسية عند ضبط نموذج التعلم الآلي لمهمة حديثة، تعرف على خطوات التعلم الانتقالي Transfer learning من خلال السطور القادمة:
1. تحديد نموذج مدرب مسبقاً
ينبغي أن تقوم بتحديد نموذج تم تدريبه مسبقاً مع التعرف على مهارات سابقة لمسألة ذات صلة، حيث أنك إذا تمكنت من فهم المهام الأساسية للنموذج السابق فسوف تستطيع أن تنتقل إلى مسألة جديدة بطريقة أكثر فعالية.
2. قم بتكوين نماذجك المدربة مسبقًا
بعد القيام بتحديد النموذج الأساسي الخاص بك، ينبغي أن تقوم بتكوينه من أجل تمرير المعرفة لنموذج آخر لإتمام المهمة ذات صلة، حيث يتم ذلك عبر تجميد الطبقات التي تم تدريبها في السابق أو القيام بإزالة الطبقة الأخيرة.
3. تقديم طبقات جديدة
إن تقديم طبقات حديثة على النموذج المدرب مسبقاً يساعدك على التكيف مع طبيعة المسألة الجديدة، حيث تعمل الطبقات الحديثة على تكييف النموذج مع وظائف المتطلبات الحديثة وكذلك الفروق الدقيقة.
متى نستخدم التعلم الانتقالي؟
يعتبر التعلم الانتقالي Transfer learning مفيداً للغاية وخاصة في عدة مواقف هامة ينبغي معرفتها والتي منها ما يلي:
1. ندرة البيانات
يؤدي بناء نموذج من الصفر إلى الحصول على نتائج غير مرضية، وذلك في حال التعامل بيانات محدودة.
لذلك في مثل تلك الحالات ينبغي أن يتوافر لدينا نموذج مسبق من أجل تحسين دقة النموذج الجديد بشكل كبير عن طريق الاستفادة من الميزات التي قد تم تعلمها في السابق.
2. ضيق الوقت
يستغرق تطوير بعض النماذج الخاصة بالتعلم الآلي من البداية وقتاً طويلاً، حيث يعد استخدام نموذج تم تدريبه مسبقاً أمراً فعالاً للغاية في حال كان الوقت هو الجوهر الأساسي للأمر، حيث يسمح للأشخاص بتطوير النموذج بشكل سريع وفقاً للمعرفة التي تم اكتسابها مسبقاً.
3. القيود الحسابية
في العادة تحتاج نماذج التدريب للمسائل المعقدة موارد حسابية تكون مكثفة للغاية، حيث من المحتمل أن يؤدي استعمال نموذج تم تدريبه في السابق إلى خفض العبء الحسابي بطريقة كبيرة وهذا يتيح تنفيذ مسائل التعلم الآلي بكفاءة حتى ولو كانت مع الموارد المحدودة.
4. تشابه المجال
يعتبر التعلم الانتقالي Transfer learning فعالاً للغاية في حال شاركت المهام الرئيسية والمستهدفة في أوجه متشابهة، حيث يسمح ذلك بنقل المعرفة التي تم اكتسابها من مجال واحد من أجل تعزيز الأداء داخل مجال متشابه.
5. تعميم معزز
يكون التعلم الانتقالي Transfer learning مفيداً للغاية داخل السيناريوهات التي تحتاج إلى تعميماً محسناً للنموذج، حيث تميل النماذج التي تم تدريبها على بيانات مختلفة ومكثفة من مهمة أساسية إلى التعميم بطريقة أفضل للبيانات التي لا تكون مرئية داخل المهمة المستهدفة.
6. النماذج الأولية السريعة
في حال كان إنشاء النماذج السريعة أمراً هاماً، فإن التعلم الانتقالي Transfer learning يسمح بالتطوير السريع للنماذج، مما ييسر الاختبار الفوري وكذلك التحسين.
الخلاصة
وبهذا نكون قد انتهينا من عرض مقالنا عن التعلم الانتقالي Transfer learning والذي يكون عبارة عن تقنية متطورة داخل التعلم الآلي تسمح بإعادة استعمال المعرفة المكتسبة من مهمة ما من أجل تعزيز الأداء داخل مهمة مشابهة لها.
كما أوضحنا لكم متى ولماذا نستخدم التعلم الانتقالي وما هي فوائده، نرجو أن نكون قد وفقنا في عرض وشرح التفاصيل الخاصة بهذا المقال بشكل سهل وواضح للغاية للقراء دون تعقيد أو ملل.