Transfer Learning

Türkçe: Transfer Öğrenme / Bilgi Aktarımı

Ayrıntılı Tanım

Devasa bir veri setinde (örneğin ImageNet veya tüm internet metinleri) eğitilmiş genel bir modelin kazandığı temel bilgi ve yetenekleri, çok daha az veriye sahip özel bir hedef göreve uyarlayarak kullanma metodolojisidir.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Milyonlarca liralık GPU maliyetini ve sıfırdan devasa veri toplama zorunluluğunu ortadan kaldırır; birkaç yüz örnekle uzman modeller geliştirmeyi sağlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

Önceden eğitilmiş modelin (pre-trained model) ilk ve orta katmanları dondurulur (frozen). Yalnızca son sınıflandırma katmanı hedef görevin sınıflarına göre değiştirilip eğitilir veya tüm ağ düşük bir öğrenme oranıyla ince ayara (fine-tuning) tabi tutulur.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Piyano çalmayı çok iyi bilen bir virtüözün, org veya akordeon çalmayı sıfırdan müzik bilmeyen birine göre sadece birkaç günde öğrenebilmesi.

Benzer Terimlerden Farkı

Modeli sıfırdan eğitmek (training from scratch) yerine, var olan zekânın üzerine bina etmektir.

İlişkili Terimler (3)

#188

Self-Supervised Pre-Training

Öz-Denetimli Ön-Eğitim

#208

Supervised Fine-Tuning (SFT)

Denetimli İnce Ayar

#120