"Mitä on siirtäminen oppiminen?"

"Siirtäminen oppiminen on koneoppimisen tekniikka, jossa yhdellä tehtävällä koulutettua mallia käytetään uudelleen tai mukautetaan toiseen, mutta samankaltaiseen tehtävään. Tämä parantaa tehokkuutta ja suorituskykyä erityisesti silloin, kun uuden tehtävän data on rajallista."

"Mitkä ovat siirtäminen oppimisen edut?"

"Etuja ovat muun muassa parempi tehokkuus, lyhyempi koulutusaika ja pienempi laskentatehon tarve, parempi suorituskyky vähäisemmällä datalla, kustannustehokkuus sekä edistyneiden koneoppimisratkaisujen laajempi saavutettavuus."

"Miten siirtäminen oppiminen toimii käytännössä?"

"Esikoulutettu malli, usein laajalla aineistolla opetettu, mukautetaan tai hienosäädetään uuteen, samankaltaiseen ongelmaan. Näin malli voi hyödyntää aiemmin opittuja piirteitä ja kuvioita, ja tarvitsee vähemmän uutta dataa ja koulutusta."

"Missä siirtäminen oppimista käytetään yleisesti?"

"Siirtäminen oppimista käytetään laajasti kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja aloilla, joilla suurien merkittyjen aineistojen hankinta on vaikeaa, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa ja erikoistuneissa tieteellisissä tehtävissä."

Siirtäminen oppiminen

Siirtäminen oppiminen hyödyntää esikoulutettujen mallien osaamista, parantaen suorituskykyä samankaltaisissa tehtävissä ja vähentäen koulutuksen aikaa ja datan tarvetta.

Kokeile nyt Varaa esittely

Yksityiskohtainen selitys

Siirtäminen oppiminen on erityisen hyödyllistä koneoppimisen tilanteissa, joissa suuren merkityn aineiston hankkiminen on hankalaa ja kallista. Tämä menetelmä ohittaa koulutuksen alkuvaiheet aloittamalla mallilla, joka on jo koulutettu suurella aineistolla. Esikoulutettu malli on oppinut tunnistamaan piirteitä ja kuvioita, jotka soveltuvat laajasti eri tehtäviin, kuten reunojen tunnistus kuvissa tai peruskielirakenteiden ymmärrys. Soveltamalla tätä pohjatietoa uuteen tehtävään malli voi saavuttaa korkean suorituskyvyn vähemmällä datalla ja ajalla.

Esimerkiksi syväoppimismalli, joka on koulutettu tunnistamaan eläimiä kuvista, voidaan ottaa käyttöön erottelemaan eri eläinlajeja. Hienosäätämällä mallia pienemmällä, uuteen tehtävään tarkoitetulla aineistolla, malli pystyy mukauttamaan tietonsa tunnistaakseen lajit esimerkiksi turkin kuvioiden tai korvien muodon perusteella.

Siirtäminen oppimisen edut

Parantunut tehokkuus: Siirtäminen oppiminen vähentää huomattavasti mallin alusta asti kouluttamiseen kuluvaa aikaa ja laskentatehoa. Koska mallin perustasot säilyttävät yleistä tietoa, tarvitsee säätää vain viimeisiä kerroksia, mikä nopeuttaa ja tehostaa prosessia.
Parempi saavutettavuus: Tämä menetelmä demokratisoi kehittyneiden koneoppimisratkaisujen hyödyntämisen. Organisaatiot voivat hyödyntää julkisesti saatavilla olevia esikoulutettuja malleja ja kehittää räätälöityjä ratkaisuja murto-osalla perinteisestä ajasta ja kustannuksista.
Suorituskyvyn parantuminen: Siirtäminen oppimisen avulla luodut mallit osoittavat usein parempaa suorituskykyä erityisesti todellisessa, vaihtelevassa ympäristössä. Näiden mallien vankkuus perustuu siihen, että ne ovat jo altistuneet monenlaisille tilanteille alkuperäisen koulutuksen aikana.
Kustannustehokkuus: Siirtäminen oppiminen on erityisen kustannustehokasta organisaatioille, jotka haluavat ottaa tekoälyratkaisuja käyttöön ilman mittavia investointeja datan keruuseen ja merkintään.

Tutkimusta siirtäminen oppimisesta

Siirtäminen oppiminen on koneoppimisen lähestymistapa, jossa pyritään säilyttämään aiemmasta ongelmasta opittu tieto ja hyödyntämään sitä uudessa, mutta samankaltaisessa ongelmassa. Tämä on erityisen hyödyllistä silloin, kun kohdealueella on vähän dataa. Tässä muutamia keskeisiä tieteellisiä artikkeleita, jotka käsittelevät siirtäminen oppimisen eri osa-alueita:

Artikkelin nimi	Kirjoittajat	Julkaistu	Yhteenveto	Linkki
Learning to Transfer	Ying Wei, Yu Zhang, Qiang Yang	18. elokuuta 2017	Esittelee Learning to Transfer (L2T) -viitekehyksen, joka automaattisesti määrittää optimaalisen tiedon siirron eri alueiden välillä. Menetelmässä opitaan palautefunktio ja optimoidaan se uusille aluepareille. L2T päihittää aiemmat algoritmit.	Lue lisää
A Comprehensive Survey on Transfer Learning	Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Hui Xiong, Qing He	23. kesäkuuta 2020	Tarjoaa kattavan katsauksen siirtäminen oppimisen tekniikoihin ja sovelluksiin, tiivistää toimintamekanismit ja strategiat sekä esittelee yli 40 eri lähestymistapaa. Korostaa oikean mallin valinnan merkitystä eri sovelluksissa.	Lue lisää
Transfer Learning for Portfolio Optimization	Haoyang Cao, Haotian Gu, Xin Guo, Mathieu Rosenbaum	25. heinäkuuta 2023	Tarkastelee siirtäminen oppimista taloudellisen portfolion optimoinnissa; esittelee “siirtoriskin” käsitteen ja osoittaa, miten siirtäminen oppiminen voi parantaa päätöksentekoa rahoitusalalla.	Lue lisää

Usein kysytyt kysymykset

Mitä on siirtäminen oppiminen?: Siirtäminen oppiminen on koneoppimisen tekniikka, jossa yhdellä tehtävällä koulutettua mallia käytetään uudelleen tai mukautetaan toiseen, mutta samankaltaiseen tehtävään. Tämä parantaa tehokkuutta ja suorituskykyä erityisesti silloin, kun uuden tehtävän data on rajallista.
Mitkä ovat siirtäminen oppimisen edut?: Etuja ovat muun muassa parempi tehokkuus, lyhyempi koulutusaika ja pienempi laskentatehon tarve, parempi suorituskyky vähäisemmällä datalla, kustannustehokkuus sekä edistyneiden koneoppimisratkaisujen laajempi saavutettavuus.
Miten siirtäminen oppiminen toimii käytännössä?: Esikoulutettu malli, usein laajalla aineistolla opetettu, mukautetaan tai hienosäädetään uuteen, samankaltaiseen ongelmaan. Näin malli voi hyödyntää aiemmin opittuja piirteitä ja kuvioita, ja tarvitsee vähemmän uutta dataa ja koulutusta.
Missä siirtäminen oppimista käytetään yleisesti?: Siirtäminen oppimista käytetään laajasti kuvantunnistuksessa, luonnollisen kielen käsittelyssä ja aloilla, joilla suurien merkittyjen aineistojen hankinta on vaikeaa, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa ja erikoistuneissa tieteellisissä tehtävissä.

Valmis rakentamaan oman tekoälysi?

Älykkäät chatbotit ja tekoälytyökalut saman katon alla. Yhdistä intuitiivisia lohkoja ja muuta ideasi automatisoiduiksi kulkureiteiksi.

Kokeile nyt Varaa esittely

Lue lisää

Siirtäoppiminen

Siirtäoppiminen on tehokas tekoälyn ja koneoppimisen menetelmä, jossa valmiiksi koulutettuja malleja mukautetaan uusiin tehtäviin. Tämä parantaa suorituskykyä v...

May 30, 2025 3 min lukuaika

AI Machine Learning +4

Hienosäätö

Mallin hienosäätö mukauttaa esikoulutetut mallit uusiin tehtäviin tekemällä pieniä muutoksia, mikä vähentää datan ja resurssien tarvetta. Opi, kuinka hienosäätö...

May 30, 2025 6 min lukuaika

Fine-Tuning Transfer Learning +6

Puolivalvottu oppiminen

Puolivalvottu oppiminen (SSL) on koneoppimistekniikka, joka hyödyntää sekä merkittyä että merkitsemätöntä dataa mallien kouluttamiseen. Tämä tekee siitä ihantee...