Transfer Learning

Transfer Learning ist eine Methode des Maschinellen Lernens, bei der ein bereits trainiertes Modell für eine neue, aber ähnliche Aufgabe wiederverwendet wird. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, nutzt Transfer Learning das Wissen aus einer Voraufgabe (Source Task) und überträgt es auf eine Zielaufgabe (Target Task). Dadurch lassen sich Trainingszeit, Datenaufwand und Rechenressourcen erheblich reduzieren.

Transfer Learning ist besonders wertvoll, wenn nur wenige gelabelte Daten für die Zielaufgabe verfügbar sind, aber große Datenmengen für verwandte Aufgaben existieren. Typische Anwendungen finden sich in der Computer VisionComputer Vision Computer Vision ist ein Bereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Fähigkeit von Computern befasst, Bilder und Videos zu ... Mehr und im Natural Language Processing (NLP)Natural Language Processing (NLP) Natural Language Processing (NLP) ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwi... Mehr.

Wie funktioniert Transfer Learning?

Das Grundprinzip besteht darin, die bereits gelernten Repräsentationen eines Modells (z. B. Merkmalsextraktion durch tiefe neuronale NetzeNeuronale Netze Neuronale Netze sind ein zentrales Konzept der Künstlichen Intelligenz und bilden die Grundlage vieler moderner Machine-Learning-Meth... Mehr) beizubehalten und nur die letzten Schichten für die spezifische Zielaufgabe neu zu trainieren. Dies kann durch „Fine-Tuning“ geschehen, bei dem das gesamte Modell oder nur Teile davon angepasst werden.

Typische Ansätze:

• Feature Extraction: Nutzung der gelernten Merkmalsrepräsentationen ohne Anpassung der Modellparameter.
• Fine-Tuning: Anpassung bestimmter Modellschichten an die Zielaufgabe.
• Domain Adaptation: Übertragung von Wissen zwischen unterschiedlichen, aber verwandten Domänen.
• Multitask Learning: Gemeinsames TrainingTraining Training im Projektkontext bezeichnet strukturierte Schulungsmaßnahmen zur Vorbereitung von Mitarbeitenden auf neue Systeme, Prozesse oder T... Mehr auf mehreren Aufgaben, um Wissen besser zu generalisieren.

Praxisbeispiele:

• Bilderkennung: Verwendung eines vortrainierten Modells wie ResNet, um neue Bildklassen zu identifizieren.
• Sprachverarbeitung: Einsatz von BERT oder GPT als Grundlage für Chatbots oder Sentimentanalyse.
• Medizin: Nutzung vortrainierter Modelle zur Erkennung seltener Krankheiten mit kleinen Datensätzen.
• Industrie: Übertragung von Modellen zwischen unterschiedlichen Maschinentypen oder Produktionsumgebungen.

Vorteile von Transfer Learning:

• Weniger Datenbedarf: Funktioniert auch mit kleinen Datensätzen für die Zielaufgabe.
• Zeiteffizienz: Deutlich kürzere Trainingszeiten als bei Modellen von Grund auf.
• Leistungssteigerung: Modelle erreichen oft höhere Genauigkeit durch Nutzung vorhandenen Wissens.

Herausforderungen:

• Negative Transfer: Wenn die Quell- und Zielaufgabe zu unterschiedlich sind, kann die Leistung sinken.
• Feinjustierung: Erfordert Erfahrung bei der Auswahl der zu trainierenden Schichten.
• Rechenaufwand: Große vortrainierte Modelle können viel Speicher und Leistung beanspruchen.

Verwandte Begriffe:

Fine-Tuning, Domain Adaptation, Multitask Learning, Feature Extraction, Pretraining, BERT, GPT, ResNet, Deep LearningDeep Learning Deep Learning ist ein Teilbereich des Maschinellen Lernens, der auf künstlichen neuronalen Netzwerken basiert, die aus mehreren Schicht... Mehr, Few-Shot LearningFew-Shot Learning Few-Shot Learning ist ein Ansatz im Bereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein Modell in der Lage ist, neue Aufgaben mit nur ... Mehr, Zero-Shot LearningZero-Shot Learning Zero-Shot Learning ist ein Ansatz im Bereich der Künstlichen Intelligenz, bei dem ein Modell Aufgaben lösen kann, für die es kei... Mehr