اكتشف كيف يحول التعلُّم التحويلي الذكاء الاصطناعي من خلال إعادة استخدام النماذج المُدربة مسبقًا وتوفير الوقت وتعزيز الدقة في مجالات متنوعة مثل الرعاية الصحية والبرمجة اللغوية العصبية.
التعلّم التحويلي هو تقنية تعلّم آلي يتم فيها إعادة استخدام نموذج تم تطويره لمهمة معينة كنقطة انطلاق لنموذج في مهمة ثانية. يهدف هذا النهج إلى الاستفادة من المعرفة المكتسبة من حل مشكلة واحدة للمساعدة في حل مشكلة مختلفة ولكن ذات صلة. وهو مفيد بشكل خاص عند العمل ببيانات محدودة أو عندما يكون تدريب نموذج من الصفر مكلفًا من الناحية الحسابية.
في عالم التعلم العميق، غالبًا ما تتطلب النماذج في عالم التعلم العميق كميات هائلة من البيانات والعمليات الحسابية لتحقيق أداء عالٍ. يساعد التعلم المنقول على التخفيف من هذه المتطلبات باستخدام نماذج مدربة مسبقًا، مما يسمح بتطوير نموذج فعال. لا توفر هذه التقنية الوقت فحسب، بل تعزز الدقة في العديد من التطبيقات.
يتمثل أحد التطبيقات البارزة لتعلم النقل في التعرف على الصور. وقد استُخدمت نماذج مثل الإصدارات المختلفة من ImageNet على نطاق واسع كنقاط انطلاق للمهام التي تتطلب تمييزات بصرية مفصلة. وبالمثل، في Ultralytics YOLO توفر النماذج حلولاً مدربة مسبقًا يمكن ضبطها بدقة لتلبية احتياجات العمل المحددة، مما يقلل من الحواجز التي تحول دون دخول العديد من المؤسسات.
في معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، يعد التعلم التحويلي منتشرًا في كل مكان. يتم تدريب النماذج مثل GPT-3 و BERT مسبقًا على مجموعات ضخمة من البيانات النصية ويمكن بعد ذلك ضبطها لمهام محددة مثل تحليل المشاعر أو الترجمة أو روبوتات الدردشة.
ينطوي التعلّم التحويلي عادةً على خطوتين رئيسيتين:
على سبيل المثال، يمكن لموقع Ultralytics توظيف Ultralytics HUB الخاص به لتسهيل نقل التعلم من خلال السماح للمستخدمين بتكييف النماذج الحالية بسرعة مع متطلباتهم الخاصة دون الحاجة إلى بيانات أو موارد حاسوبية واسعة النطاق.
في مجال الرعاية الصحية، يُستخدم التعلّم التحويلي لتحسين النماذج التشخيصية. حيث يتم تكييف النماذج المدربة مسبقاً لتحديد الحالات الشاذة في الصور الطبية مثل الأشعة السينية أو التصوير بالرنين المغناطيسي، مما يزيد من دقة الكشف وكفاءته.
في مجال الزراعة، يسمح التعلّم التحويلي بتكييف نماذج الكشف عن الكائنات العامة للكشف عن أمراض أو آفات محاصيل محددة، مما يحسن إدارة المحاصيل وتخصيص الموارد.
يبرز التعلم التحويلي كمحرك رئيسي في تقدم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي من خلال تمكين تكييف النماذج بكفاءة وتحسين الأداء عبر مجموعة متنوعة من المجالات. لا يؤدي هذا الاستخدام الفعال للنماذج الموجودة مسبقًا إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على استخدام أنظمة الذكاء الاصطناعي المعقدة فحسب، بل يسرع أيضًا من دورات التطوير والنشر للحلول المبتكرة. لاستكشاف المزيد عن التعلُّم التحوّلي والتطورات ذات الصلة بالذكاء الاصطناعي، تفضل بزيارة مدونةUltralytics .
