التعلم بالنقل

يُعد التعلم بالنقل تقنية قوية في مجال الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML). يقوم على استخدام نموذج مدرّب مسبقًا تم تطويره لمهمة معينة وتكييفه لأداء مهمة جديدة ذات صلة. تعتمد هذه الطريقة على المعرفة التي اكتسبها النموذج من المهمة الأولية لتحسين أدائه في المهمة الجديدة، حتى لو كانت بيانات المهمة الجديدة محدودة.

لماذا يُعد التعلم بالنقل مهمًا؟

محدودية البيانات

في العديد من الحالات الواقعية، يصعب أو يكلف جمع كميات كبيرة من البيانات الموسومة. يسمح لنا التعلم بالنقل بالاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا، مما يقلل الحاجة لجمع بيانات واسعة النطاق.

تحسين الأداء

البدء بنموذج مدرّب مسبقًا غالبًا ما يؤدي إلى أداء أفضل في المهام الجديدة بشكل أسرع. وهذا مفيد بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب دقة عالية.

الكفاءة في الوقت والتكلفة

يوفر التعلم بالنقل الوقت والموارد حيث يسرّع عملية التدريب. بدلاً من تدريب نموذج جديد من الصفر، يمكننا ضبط نموذج موجود مسبقًا.

قابلية التكيّف

يمكن تكييف النماذج المدربة على مهمة واحدة لتؤدي أداءً جيدًا في مهام ذات صلة. تجعل هذه القابلية للتكيف التعلم بالنقل مناسبًا لمجموعة واسعة من التطبيقات، من التعرف على الصور إلى معالجة اللغة الطبيعية التي تجسر التفاعل بين الإنسان والحاسوب. اكتشف الجوانب الرئيسية، وآلية العمل، والتطبيقات اليوم!

كيف يعمل التعلم بالنقل؟

النموذج المدرب مسبقًا

تبدأ العملية بنموذج تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات كبيرة لمهمة محددة، مثل التعرف على الصور أو تحليل النصوص. يكون هذا النموذج قد تعلم بالفعل ميزات وأنماطًا عامة مفيدة للعديد من المهام ذات الصلة.

النموذج الأساسي

يعمل هذا النموذج المدرب مسبقًا كـ “النموذج الأساسي”. يتكون من عدة طبقات تعلمت التعرف على ميزات هرمية من البيانات المدخلة.

طبقات النقل

بعد ذلك، نحدد الطبقات في النموذج المدرب مسبقًا التي تلتقط معلومات عامة ذات صلة بكلا من المهمة القديمة والجديدة. غالبًا ما تكون هذه الطبقات قريبة من طبقة الإدخال وقادرة على تعلم الميزات منخفضة المستوى.

الضبط الدقيق

يتم بعد ذلك ضبط الطبقات المختارة باستخدام مجموعة بيانات المهمة الجديدة. تتضمن هذه العملية إعادة تدريب هذه الطبقات لتتكيف مع متطلبات المهمة الجديدة مع الحفاظ على المعرفة من النموذج المدرب مسبقًا.

فوائد التعلم بالنقل

تعزيز الكفاءة

يتطلب تدريب نماذج تعلم الآلة من الصفر وقتًا وموارد حسابية كبيرة. يسرّع التعلم بالنقل هذه العملية بالاستفادة من نموذج مدرب مسبقًا، مما يسمح بإنجاز المهام الجديدة بسرعة أكبر وبموارد أقل.

زيادة سهولة الوصول

غالبًا ما يتطلب بناء نماذج التعلم العميق مجموعات بيانات ضخمة وموارد واسعة وطاقة حسابية كبيرة. يجعل التعلم بالنقل الذكاء الاصطناعي المتقدم أكثر سهولة من خلال تمكين المؤسسات من تكييف النماذج الحالية لمهام جديدة بتكلفة أقل.

تحسين الأداء

عادةً ما تكون النماذج المطورة عبر التعلم بالنقل أكثر قوة وقابلية للتكيف مع بيئات متنوعة وتحديات واقعية. فهي تتعامل مع التغيرات والضجيج في العالم الحقيقي بشكل أفضل، مما يؤدي إلى أداء محسن في التطبيقات العملية.

استراتيجيات مختلفة للتعلم بالنقل

التعلم بالنقل الناقل (Transductive Transfer Learning)

في هذه الاستراتيجية، تكون المهمة المصدر والهدف متشابهة ولكن تختلف المجالات. على سبيل المثال، تكييف نموذج لتحليل المشاعر المدرب على مراجعات الأفلام لتحليل مراجعات المنتجات.

التعلم بالنقل الاستقرائي (Inductive Transfer Learning)

هنا، تختلف المهمة المصدر عن المهمة الهدف لكنها ذات صلة. كمثال، استخدام نموذج مدرب لتصنيف الصور لأداء مهمة اكتشاف الأجسام.

تكييف المجالات (Domain Adaptation)

يشمل ذلك تكييف نموذج مع مجال جديد مع بيانات موسومة محدودة. مثل تدريب نموذج للتعرف على الكلام باللهجة الأمريكية وتكييفه للهجة البريطانية.

التعلم متعدد المهام (Multi-task Learning)

في هذا النهج، يتم تدريب النموذج على عدة مهام في آن واحد، مما يحسن من قدرته على التعميم. على سبيل المثال، نموذج مدرب على التعرف على الأشياء والمشاهد في الصور معًا.