Besprechen Sie das Konzept des Transferlernens und seine Anwendung in der künstlichen Intelligenz

Im traditionellen Trainingsprozess für künstliche Intelligenz spielt maschinelles Lernen eine führende Rolle. Es wird anhand der vom Entwickler bereitgestellten Daten trainiert und gibt Ergebnisse aus, die mit den bereitgestellten Daten übereinstimmen. Das Aufkommen des Transferlernens gibt der künstlichen Intelligenz jedoch die Möglichkeit, Schlussfolgerungen aus einer Instanz zu ziehen, und ist nicht mehr auf eine feste Wissensstruktur beschränkt

Derzeit gibt es zwei Hauptmethoden für das Transferlernen: die Instanzgewichtungsmethode und die Lernmethode für gemeinsame Merkmale. Die Instanzgewichtungsmethode bezieht sich auf die Erhöhung der Anzahl der Lernproben in einem bestimmten Bereich und die Erhöhung des Gewichtsanteils, um die Präferenz der Maschine bei der Ausgabe von Ergebnissen auszuüben. Die Lernmethode für gemeinsame Merkmale besteht darin, Metadaten mit gemeinsamen Merkmalen zu markieren, um eine Korrelation zwischen beiden herzustellen und so den logischen Kanal zu erweitern

Die Entwicklung des Transferlernens hat mehrere Phasen durchlaufen. Zunächst wurde versucht, den Inhalt und die Struktur zu analysieren, damit die Maschine beim Lernen Gemeinsamkeiten in verschiedenen Arten von Problemen finden kann, anstatt sich auf die Suche nach Ausgabeergebnissen in einem einzelnen Feld zu beschränken. Um dieses Ziel zu erreichen, versucht das Sichtfeld, Probleme nach bestimmten Gemeinsamkeiten zu schichten, um maschinelles Lernen zu erleichtern. Wenn neue Inhalte hinzugefügt werden müssen, werden die verbleibenden Inhalte korrigiert und nur eine bestimmte Datenebene für das Training verwendet, um andere Störungen zu beseitigen.

Wenn es sich bei der Migration von einer Domäne zu einer anderen um eine Migration von mehr Daten zu weniger Daten handelt, spricht man von einer einstufigen Migration. Normalerweise können Sie eine tiefe Architektur aufbauen und so viele verschiedene Problemebenen wie möglich hinzufügen, um logischerweise zu verlieren

Beim datengenerativen Transferlernen kann das generative gegnerische Netzwerk zusammenwachsen und simulierte Daten können verwendet werden, um das Verständnis beider Parteien für Gemeinsamkeiten zu stimulieren und so das Wachstum des Modells zu fördern. Diese Methode erfordert eine geringere Datenmenge und kann die Lerneffizienz insgesamt verbessern

Die Begeisterung für das Erlernen künstlicher Intelligenz in der Gesellschaft hat einen neuen Höhepunkt erreicht und die Anwendung von Transferlernen kann zweifellos die Funktionsweise künstlicher Intelligenz menschlicher gestalten und ihr ein breiteres Spektrum an Anwendungsszenarien ermöglichen.

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