"ما هو التعلم بالنقل؟"

"التعلم بالنقل هو تقنية في التعلم الآلي حيث يتم إعادة استخدام أو تكييف نموذج مدرب على مهمة واحدة لمهمة أخرى مختلفة ولكن ذات صلة، مما يساعد على تحسين الكفاءة والأداء، خاصة عندما تكون بيانات المهمة الجديدة محدودة."

"ما هي مزايا التعلم بالنقل؟"

"تشمل المزايا تعزيز الكفاءة، تقليل وقت التدريب والموارد الحاسوبية، تحسين الأداء مع بيانات أقل، الفعالية من حيث التكلفة، وتوسيع الوصول إلى قدرات تعلم آلي متقدمة."

"كيف يعمل التعلم بالنقل عمليًا؟"

"يتم تكييف أو ضبط نموذج مدرب مسبقًا، غالبًا ما تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة، لمشكلة جديدة ذات صلة. يتيح ذلك للنموذج الاستفادة من الميزات والأنماط التي تعلمها سابقًا، مما يتطلب بيانات وتدريبًا جديدًا أقل."

"أين يُستخدم التعلم بالنقل عادة؟"

"يُستخدم التعلم بالنقل على نطاق واسع في التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والمجالات التي يصعب فيها الحصول على مجموعات بيانات كبيرة ومعنونة، مثل الرعاية الصحية، والمالية، والمهام العلمية المتخصصة."

التعلم بالنقل

يعيد التعلم بالنقل استخدام المعرفة من النماذج المدربة مسبقًا لتعزيز الأداء في المهام ذات الصلة، مع تقليل وقت التدريب ومتطلبات البيانات.

جرّبه الآن احجز عرضًا توضيحيًا

شرح مفصل

يعد التعلم بالنقل مفيدًا بشكل خاص في سياقات التعلم الآلي التي يصعب فيها الحصول على مجموعة بيانات معنونة وكبيرة وتكون مكلفة. إنه منهجية تتجاوز المراحل الأولية من التدريب من خلال البدء بنموذج تم تدريبه مسبقًا على مجموعة بيانات كبيرة. لقد تعلم هذا النموذج المدرب مسبقًا استخراج الميزات والأنماط التي يمكن تطبيقها على نطاق واسع عبر المهام، مثل تحديد الحواف في الصور أو فهم البنى اللغوية الأساسية. من خلال تطبيق هذه المعرفة الأساسية على مهمة جديدة، يمكن للنموذج تحقيق أداء مرتفع ببيانات ووقت أقل.

على سبيل المثال، يمكن إعادة استخدام نموذج تعلم عميق تم تدريبه للتعرف على الحيوانات في الصور للتمييز بين أنواع الحيوانات المختلفة. من خلال ضبط النموذج باستخدام مجموعة بيانات أصغر خاصة بالمهمة الجديدة، يمكن للنموذج تكييف معرفته للتعرف على الفروق الدقيقة بين الأنواع، مثل الاختلافات في أنماط الفرو أو أشكال الأذنين.

مزايا التعلم بالنقل

زيادة الكفاءة: يقلل التعلم بالنقل بشكل كبير من الوقت والطاقة الحاسوبية المطلوبة لتدريب نموذج من الصفر. ونظرًا لأن الطبقات الأساسية للنموذج تحتفظ بالمعرفة العامة، فلا يلزم سوى ضبط الطبقات النهائية، مما يجعل العملية أسرع وأكثر كفاءة من حيث الموارد.
توسيع الوصول: تتيح هذه التقنية الوصول الديمقراطي إلى تطبيقات التعلم الآلي المتقدمة. يمكن للمؤسسات استخدام نماذج مدربة مسبقًا، والتي غالبًا ما تكون متاحة للجمهور، لتطوير حلول مخصصة بتكلفة ووقت أقل بكثير من الطرق التقليدية.
تحسين الأداء: غالبًا ما تظهر النماذج التي تم إنشاؤها من خلال التعلم بالنقل أداءً متفوقًا، خاصة عند تطبيقها في بيئات واقعية صاخبة أو متغيرة. وتنبع قوة هذه النماذج من تعرضها لمجموعة واسعة من السيناريوهات خلال مرحلة التدريب الأولية.
الفعالية من حيث التكلفة: يمكن أن يكون التعلم بالنقل فعالًا للغاية من حيث التكلفة للمؤسسات التي تسعى لتنفيذ حلول ذكاء اصطناعي دون استثمار كبير في جمع البيانات وترميزها.

أبحاث حول التعلم بالنقل

التعلم بالنقل هو نهج في التعلم الآلي يركز على تخزين المعرفة المكتسبة أثناء حل مشكلة واحدة وتطبيقها على مشكلة أخرى مختلفة ولكن ذات صلة. هذا النهج مفيد بشكل خاص عند ندرة البيانات في المجال المستهدف. فيما يلي بعض الأوراق العلمية الرئيسية التي تستكشف جوانب مختلفة من التعلم بالنقل:

عنوان الورقة	المؤلفون	تاريخ النشر	الملخص	الرابط
التعلم للنقل	Ying Wei, Yu Zhang, Qiang Yang	18 أغسطس 2017	يقدم إطار عمل “التعلم للنقل” (L2T) لتحديد المعرفة المثلى للنقل تلقائيًا بين المجالات. يتضمن تعلم دالة انعكاسية وتحسينها لأزواج مجالات جديدة. ويتفوق L2T على الخوارزميات الحالية.	اقرأ المزيد
مسح شامل حول التعلم بالنقل	Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Qing He	23 يونيو 2020	يقدم مراجعة مفصلة لتقنيات التعلم بالنقل وتطبيقاتها، ويلخص الآليات والاستراتيجيات، ويراجع أكثر من 40 نهجًا. يؤكد أهمية اختيار النماذج المناسبة لكل تطبيق.	اقرأ المزيد
التعلم بالنقل لتحسين المحافظ الاستثمارية	Haoyang Cao, Haotian Gu, Xin Guo, Mathieu Rosenbaum	25 يوليو 2023	يستكشف التعلم بالنقل في تحسين المحافظ المالية؛ ويقدم مفهوم "مخاطرة النقل" ويُظهر كيف يمكن لتقنيات التعلم بالنقل تعزيز اتخاذ القرار في مجال المال.	اقرأ المزيد

الأسئلة الشائعة

ما هو التعلم بالنقل؟: التعلم بالنقل هو تقنية في التعلم الآلي حيث يتم إعادة استخدام أو تكييف نموذج مدرب على مهمة واحدة لمهمة أخرى مختلفة ولكن ذات صلة، مما يساعد على تحسين الكفاءة والأداء، خاصة عندما تكون بيانات المهمة الجديدة محدودة.
ما هي مزايا التعلم بالنقل؟: تشمل المزايا تعزيز الكفاءة، تقليل وقت التدريب والموارد الحاسوبية، تحسين الأداء مع بيانات أقل، الفعالية من حيث التكلفة، وتوسيع الوصول إلى قدرات تعلم آلي متقدمة.
كيف يعمل التعلم بالنقل عمليًا؟: يتم تكييف أو ضبط نموذج مدرب مسبقًا، غالبًا ما تم تدريبه على مجموعة بيانات كبيرة، لمشكلة جديدة ذات صلة. يتيح ذلك للنموذج الاستفادة من الميزات والأنماط التي تعلمها سابقًا، مما يتطلب بيانات وتدريبًا جديدًا أقل.
أين يُستخدم التعلم بالنقل عادة؟: يُستخدم التعلم بالنقل على نطاق واسع في التعرف على الصور، ومعالجة اللغة الطبيعية، والمجالات التي يصعب فيها الحصول على مجموعات بيانات كبيرة ومعنونة، مثل الرعاية الصحية، والمالية، والمهام العلمية المتخصصة.

هل أنت مستعد لبناء ذكائك الاصطناعي الخاص؟

روبوتات دردشة ذكية وأدوات ذكاء اصطناعي تحت سقف واحد. اربط الكتل الذكية لتحويل أفكارك إلى تدفقات مؤتمتة.

جرّبه الآن احجز عرضًا توضيحيًا

اعرف المزيد