Lernen übertragen

Transferlernen ist eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens (ML), bei der ein für eine Aufgabe entwickeltes Modell als Ausgangspunkt für ein Modell für eine zweite, verwandte Aufgabe verwendet wird. Bei diesem Ansatz wird das Wissen aus der ursprünglichen Aufgabe genutzt, um die Lerneffizienz und die Leistung bei der neuen Aufgabe zu verbessern, insbesondere wenn für die neue Aufgabe nur begrenzte Daten zur Verfügung stehen. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, kannst du beim Transfer-Lernen auf bereits trainierte Modelle zurückgreifen, die mit großen Datensätzen entwickelt wurden, und so viel Zeit und Rechenressourcen sparen.

Wie Transferlernen funktioniert

Die Kernidee hinter dem Transferlernen ist, dass ein Modell, das gelernt hat, Muster in einem großen Datensatz zu erkennen, dieses Wissen auf eine andere, aber verwandte Aufgabe übertragen kann. So kann zum Beispiel ein Modell, das für die Erkennung von Objekten in Millionen von Bildern trainiert wurde, an einen kleineren Datensatz angepasst werden, um bestimmte Arten von Objekten zu erkennen. Dies ist besonders nützlich in den Bereichen Computer Vision (CV) und Natural Language Processing (NLP), in denen die Erstellung großer, beschrifteter Datensätze zeitaufwändig und teuer sein kann.

Arten des Transferlernens

Es gibt verschiedene Ansätze für das Transferlernen, darunter:

• Merkmalsextraktion: Bei diesem Ansatz wird das vortrainierte Modell als fester Feature Extractor verwendet. Die letzten Schichten des Modells, die in der Regel aufgabenspezifisch sind, werden entfernt, und die Ergebnisse der verbleibenden Schichten werden als Input für einen neuen Klassifikator verwendet.
• Feinabstimmung: Dabei werden einige oder alle Schichten des vortrainierten Modells aufgetaut und der Trainingsprozess mit dem neuen Datensatz fortgesetzt. So kann das Modell seine gelernten Merkmale an die Besonderheiten der neuen Aufgabe anpassen und gleichzeitig das allgemeine Wissen aus der ursprünglichen Aufgabe beibehalten. Erforsche die Feinabstimmung im Detail, um zu verstehen, wie sie die Modellgenauigkeit verbessert.

Vorteile des Transferlernens

Transferlernen bietet mehrere Vorteile:

• Geringere Trainingszeit: Indem du mit einem vortrainierten Modell beginnst, wird die Trainingszeit für die neue Aufgabe deutlich reduziert.
• Verbesserte Leistung: Die Nutzung von Wissen aus einer verwandten Aufgabe führt oft zu einer besseren Leistung, vor allem wenn die neue Aufgabe nur über begrenzte Daten verfügt.
• Weniger Daten erforderlich: Transferlernen kann besonders effektiv sein, wenn du einen kleinen Datensatz für die neue Aufgabe hast, da das vortrainierte Modell bereits ein gutes Verständnis der zugrunde liegenden Muster hat.

Transfer Learning vs. andere Lerntechniken

Es ist wichtig, das Transferlernen von anderen verwandten Lerntechniken zu unterscheiden:

• Transfer Learning vs. Supervised Learning: Beim traditionellen überwachten Lernen wird ein Modell von Grund auf auf einem markierten Datensatz für die jeweilige Aufgabe trainiert. Beim Transfer-Lernen hingegen wird ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt verwendet, was die Menge an markierten Daten und die benötigte Trainingszeit erheblich reduzieren kann.
• Transferlernen vs. Feinabstimmung: Die Feinabstimmung ist zwar eine spezielle Form des Transferlernens, aber nicht jedes Transferlernen beinhaltet eine Feinabstimmung. Zum Beispiel ist die Verwendung eines vortrainierten Modells als fester Merkmalsextraktor eine Form des Transferlernens, die keine Feinabstimmung beinhaltet.

Anwendungen in der realen Welt

Transferlernen hat zahlreiche praktische Anwendungen in verschiedenen Bereichen:

1. Medizinische Bildgebung: Im Gesundheitswesen kann Transfer Learning dazu verwendet werden, Modelle, die auf großen Datensätzen allgemeiner Bilder trainiert wurden, an spezifische Aufgaben der medizinischen Bildgebung anzupassen, z. B. die Erkennung von Tumoren oder anderen Anomalien in Röntgenbildern, MRTs oder CT-Scans. Dies ist besonders wertvoll, da die Datensätze der medizinischen Bildgebung oft kleiner und schwieriger zu beschaffen sind, weil der Schutz der Privatsphäre und die Kennzeichnung durch Experten wichtig sind. Erkunde KI im Gesundheitswesen für weitere Einblicke.
2. Objekterkennung in autonomen Fahrzeugen: Transferlernen spielt eine entscheidende Rolle beim Training von Modellen für die Objekterkennung in selbstfahrenden Autos. Ein Modell, das mit einem großen Datensatz allgemeiner Bilder trainiert wurde, kann mit Hilfe eines kleineren, spezialisierten Datensatzes feinabgestimmt werden, um bestimmte fahrrelevante Objekte wie Fußgänger, Fahrzeuge und Verkehrsschilder zu erkennen. Erfahre mehr über KI in selbstfahrenden Autos.

Tools und Rahmenwerke

Mehrere beliebte Deep Learning-Frameworks unterstützen Transfer Learning, darunter PyTorch und TensorFlow. Diese Frameworks bieten Zugang zu einer breiten Palette an vortrainierten Modellen, wie z. B. in der Hugging Face Transformers-Bibliothek, die leicht für neue Aufgaben angepasst werden können. Außerdem erleichtern Plattformen wie Ultralytics HUB die Verwendung von vortrainierten Ultralytics YOLO Modellen und vereinfachen so die Implementierung von Transfer Learning für Computer Vision Anwendungen.

Durch die Nutzung der Möglichkeiten des Transferlernens können Entwickler und Forscher selbst mit begrenzten Daten effizienter leistungsstarke Modelle erstellen und so die Entwicklung und den Einsatz von KI-Lösungen in verschiedenen Branchen beschleunigen.