Apprentissage par transfert

L’apprentissage par transfert est une technique puissante dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). Elle consiste à prendre un modèle pré-entraîné, développé pour une tâche particulière, et à l’adapter afin qu’il réalise une nouvelle tâche, mais liée. Cette méthode exploite les connaissances déjà acquises par le modèle lors de la tâche initiale pour améliorer ses performances sur la nouvelle tâche, même lorsque les données pour cette dernière sont limitées.

Pourquoi l’apprentissage par transfert est-il important ?

Données limitées

Dans de nombreux scénarios réels, obtenir de grandes quantités de données annotées peut être difficile et coûteux. L’apprentissage par transfert permet de tirer parti de modèles pré-entraînés, réduisant ainsi le besoin d’une collecte de données exhaustive.

Performances améliorées

Démarrer avec un modèle pré-entraîné conduit souvent à de meilleures performances sur de nouvelles tâches, plus rapidement. Cela est particulièrement utile dans les applications où une grande précision est cruciale.

Gain de temps et de coûts

L’apprentissage par transfert permet de gagner du temps et des ressources, car il accélère le processus d’entraînement. Au lieu d’entraîner un nouveau modèle depuis zéro, on peut affiner un modèle existant.

Adaptabilité

Les modèles entraînés sur une tâche peuvent être adaptés pour bien fonctionner sur des tâches connexes. Cette adaptabilité fait de l’apprentissage par transfert une solution adaptée à un large éventail d’applications, de la reconnaissance d’images au traitement du langage naturel, en passant par l’interaction homme-machine. Découvrez ses aspects clés, son fonctionnement et ses applications dès aujourd’hui !

Comment fonctionne l’apprentissage par transfert ?

Modèle pré-entraîné

Le processus commence avec un modèle ayant déjà été entraîné sur un grand ensemble de données pour une tâche spécifique, comme la reconnaissance d’images ou l’analyse de texte. Ce modèle a déjà appris des caractéristiques et des schémas généraux utiles pour diverses tâches connexes.

Modèle de base

Ce modèle pré-entraîné sert de « modèle de base ». Il se compose de plusieurs couches ayant appris à identifier des caractéristiques hiérarchiques à partir des données d’entrée.

Couches transférées

On identifie ensuite les couches du modèle pré-entraîné qui capturent des informations génériques pertinentes à la fois pour l’ancienne et la nouvelle tâche. Ces couches sont généralement proches de la couche d’entrée et sont capables d’apprendre des caractéristiques de bas niveau.

Ajustement fin

Les couches sélectionnées sont ensuite ajustées à l’aide de l’ensemble de données de la nouvelle tâche. Ce processus consiste à réentraîner ces couches pour les adapter aux exigences spécifiques de la nouvelle tâche tout en conservant les connaissances acquises lors du pré-entraînement.

Avantages de l’apprentissage par transfert

Efficacité accrue

L’entraînement de modèles ML à partir de zéro nécessite beaucoup de temps et de ressources informatiques. L’apprentissage par transfert accélère ce processus en utilisant un modèle pré-entraîné, ce qui permet d’accomplir de nouvelles tâches plus rapidement et avec moins de ressources.

Accessibilité accrue

La création de modèles d’apprentissage profond exige souvent de grands ensembles de données, des ressources étendues et une puissance de calcul importante. L’apprentissage par transfert rend l’IA avancée plus accessible en permettant aux organisations d’adapter des modèles existants à de nouvelles tâches à moindre coût.

Performances améliorées

Les modèles issus de l’apprentissage par transfert sont généralement plus robustes et adaptables à des environnements divers et difficiles. Ils gèrent mieux la variabilité et le bruit du monde réel, ce qui se traduit par de meilleures performances dans les applications pratiques.

Différentes stratégies d’apprentissage par transfert

Apprentissage par transfert transductif

Dans cette stratégie, les tâches source et cible sont identiques mais les domaines diffèrent. Par exemple, adapter un modèle d’analyse de sentiments entraîné sur des critiques de films afin d’analyser des avis sur des produits.

Apprentissage par transfert inductif

Ici, les tâches source et cible sont différentes mais liées. Par exemple, utiliser un modèle entraîné pour la classification d’images afin d’effectuer la détection d’objets.

Adaptation de domaine

Cela implique d’adapter un modèle à un nouveau domaine avec peu de données annotées. Par exemple, entraîner un modèle de reconnaissance vocale sur l’anglais américain puis l’adapter à l’anglais britannique.

Apprentissage multitâche

Dans cette approche, le modèle est entraîné simultanément sur plusieurs tâches, ce qui améliore ses capacités de généralisation. Par exemple, un modèle entraîné à reconnaître à la fois des objets et des scènes dans des images.