Khám phá sự khác biệt giữa học ít lần, học không lần và học chuyển giao trong thị giác máy tính và cách các mô hình này định hình quá trình đào tạo mô hình AI.
Hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) có thể xử lý các tác vụ phức tạp như nhận dạng khuôn mặt, phân loại hình ảnh và lái xe với sự can thiệp tối thiểu của con người. Chúng thực hiện điều này bằng cách nghiên cứu dữ liệu, nhận dạng các mẫu và sử dụng các mẫu đó để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Khi AI tiến bộ, chúng ta đang chứng kiến những cách ngày càng tinh vi hơn mà các mô hình AI có thể học, thích nghi và thực hiện các tác vụ với hiệu quả đáng kể.
Ví dụ, thị giác máy tính là một nhánh của AI tập trung vào việc cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin trực quan từ thế giới. Phát triển mô hình thị giác máy tính truyền thống phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu lớn, có chú thích để đào tạo. Thu thập và dán nhãn dữ liệu như vậy có thể tốn kém và mất nhiều thời gian.
Để giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu đã giới thiệu những phương pháp tiếp cận sáng tạo như học ít lần (FSL), học từ các ví dụ hạn chế; học không lần (ZSL), xác định các vật thể không nhìn thấy; và học chuyển giao (TL), áp dụng kiến thức từ các mô hình được đào tạo trước vào các nhiệm vụ mới.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thức hoạt động của các mô hình học tập này, nêu bật những điểm khác biệt chính của chúng và xem xét các ứng dụng trong thế giới thực. Hãy bắt đầu nào!
Hãy cùng tìm hiểu học ít lần, học không lần và học chuyển giao là gì liên quan đến thị giác máy tính và cách chúng hoạt động.
Học theo phương pháp Few-shot là phương pháp mà hệ thống học cách nhận dạng các đối tượng mới chỉ bằng một số ít ví dụ. Ví dụ, nếu bạn cho mô hình xem một vài bức ảnh chim cánh cụt, bồ nông và chim puffin (nhóm nhỏ này được gọi là "bộ hỗ trợ"), nó sẽ học được những loài chim này trông như thế nào.
Sau đó, nếu bạn cho mô hình xem một bức ảnh mới, như chim cánh cụt, nó sẽ so sánh bức ảnh mới này với những bức ảnh trong tập hỗ trợ của nó và chọn ra bức ảnh khớp nhất. Khi việc thu thập một lượng lớn dữ liệu trở nên khó khăn, phương pháp này có lợi vì hệ thống vẫn có thể học và thích nghi chỉ với một vài ví dụ.
Học không-shot là cách để máy móc nhận ra những thứ chúng chưa từng thấy trước đây mà không cần ví dụ về chúng. Nó sử dụng thông tin ngữ nghĩa, như mô tả, để giúp tạo kết nối.
Ví dụ, nếu một máy đã học về các loài động vật như mèo, sư tử và ngựa bằng cách hiểu các đặc điểm như "nhỏ và lông xù", "mèo hoang lớn" hoặc "mặt dài", nó có thể sử dụng kiến thức này để nhận dạng một loài động vật mới, như hổ. Ngay cả khi chưa từng nhìn thấy hổ trước đây, nó vẫn có thể sử dụng mô tả như "một loài động vật giống sư tử có sọc đen" để nhận dạng chính xác. Điều này giúp máy dễ học và thích nghi hơn mà không cần nhiều ví dụ.
Học chuyển giao là một mô hình học tập trong đó một mô hình sử dụng những gì nó học được từ một nhiệm vụ để giúp giải quyết một nhiệm vụ mới tương tự. Kỹ thuật này đặc biệt hữu ích khi nói đến các nhiệm vụ thị giác máy tính như phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và nhận dạng mẫu.
Ví dụ, trong thị giác máy tính, một mô hình được đào tạo trước có thể nhận dạng các đối tượng chung, như động vật, và sau đó được tinh chỉnh thông qua học chuyển giao để xác định các đối tượng cụ thể, chẳng hạn như các giống chó khác nhau. Bằng cách sử dụng lại kiến thức từ các tác vụ trước đó, học chuyển giao giúp đào tạo các mô hình thị giác máy tính dễ dàng hơn trên các tập dữ liệu nhỏ hơn, tiết kiệm thời gian và công sức.
Bạn có thể đang tự hỏi loại mô hình nào hỗ trợ học chuyển giao. Ultralytics YOLO11 là một ví dụ tuyệt vời về mô hình thị giác máy tính có thể thực hiện điều này. Đây là mô hình phát hiện đối tượng tiên tiến được đào tạo trước trên một tập dữ liệu chung lớn. Sau đó, nó có thể được tinh chỉnh và đào tạo tùy chỉnh trên một tập dữ liệu chuyên biệt nhỏ hơn cho các tác vụ cụ thể.
Bây giờ chúng ta đã nói về học ít lần, học không lần và học chuyển giao, hãy so sánh chúng để xem chúng khác nhau như thế nào.
Học ít lần hữu ích khi bạn chỉ có một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn. Nó giúp mô hình AI có thể học từ chỉ một vài ví dụ. Ngược lại, học không lần nào không yêu cầu bất kỳ dữ liệu được gắn nhãn nào. Thay vào đó, nó sử dụng mô tả hoặc ngữ cảnh để giúp hệ thống xử lý các tác vụ mới. Trong khi đó, học chuyển giao có cách tiếp cận khác bằng cách sử dụng kiến thức từ các mô hình được đào tạo trước, cho phép chúng nhanh chóng thích ứng với các tác vụ mới với lượng dữ liệu bổ sung tối thiểu. Mỗi phương pháp đều có điểm mạnh riêng tùy thuộc vào loại dữ liệu và tác vụ bạn đang xử lý.
Những mô hình học tập này đã tạo ra sự khác biệt trong nhiều lĩnh vực, giải quyết các vấn đề phức tạp bằng các giải pháp sáng tạo. Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn cách chúng có thể được áp dụng trong thế giới thực.
Học tập theo từng đợt là một bước ngoặt đối với ngành chăm sóc sức khỏe, đặc biệt là trong lĩnh vực hình ảnh y khoa . Nó có thể giúp bác sĩ chẩn đoán các bệnh hiếm gặp chỉ bằng một vài ví dụ hoặc thậm chí là mô tả, mà không cần lượng dữ liệu lớn. Điều này đặc biệt hữu ích khi dữ liệu bị hạn chế, thường là trường hợp vì việc thu thập các tập dữ liệu lớn cho các tình trạng hiếm gặp có thể là một thách thức.
Ví dụ, SHEPHERD sử dụng đồ thị kiến thức y sinh và học tập ít lần để chẩn đoán các rối loạn di truyền hiếm gặp. Nó lập bản đồ thông tin bệnh nhân, chẳng hạn như các triệu chứng và kết quả xét nghiệm, vào một mạng lưới các gen và bệnh đã biết. Điều này giúp xác định chính xác nguyên nhân di truyền có thể xảy ra và tìm ra các trường hợp tương tự, ngay cả khi dữ liệu bị hạn chế.
Trong nông nghiệp, việc nhanh chóng xác định bệnh thực vật là điều cần thiết vì sự chậm trễ trong việc phát hiện có thể dẫn đến thiệt hại mùa màng trên diện rộng, giảm năng suất và tổn thất tài chính đáng kể. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào các tập dữ liệu lớn và kiến thức chuyên môn, mà không phải lúc nào cũng có thể tiếp cận được, đặc biệt là ở những vùng xa xôi hoặc hạn chế về nguồn lực. Đây là nơi mà những tiến bộ trong AI, như học không cần tiêm, phát huy tác dụng.
Giả sử một người nông dân đang trồng cà chua và khoai tây và nhận thấy các triệu chứng như lá chuyển sang màu vàng hoặc đốm nâu. Học tập không có lỗi có thể giúp xác định các bệnh như bệnh mốc sương mà không cần tập dữ liệu lớn. Bằng cách sử dụng các mô tả về các triệu chứng, mô hình có thể phân loại các bệnh mà nó chưa từng thấy trước đây. Phương pháp này nhanh, có thể mở rộng và cho phép người nông dân phát hiện nhiều vấn đề khác nhau của cây trồng. Nó giúp họ theo dõi sức khỏe cây trồng hiệu quả hơn, hành động kịp thời và giảm thiểu tổn thất.
Xe tự hành thường cần thích nghi với các môi trường khác nhau để điều hướng an toàn. Học chuyển giao giúp chúng sử dụng kiến thức trước đó để nhanh chóng điều chỉnh theo các điều kiện mới mà không cần bắt đầu đào tạo lại từ đầu. Kết hợp với thị giác máy tính, giúp xe giải thích thông tin trực quan, các công nghệ này cho phép điều hướng mượt mà hơn trên các địa hình và điều kiện thời tiết khác nhau, giúp lái xe tự hành hiệu quả và đáng tin cậy hơn.
Một ví dụ điển hình về điều này trong thực tế là hệ thống quản lý bãi đậu xe sử dụng Ultralytics YOLO11 để theo dõi chỗ đỗ xe. YOLO11 , một mô hình phát hiện đối tượng được đào tạo trước, có thể được tinh chỉnh bằng cách sử dụng học chuyển giao để xác định các điểm đỗ xe trống và có người trong thời gian thực. Bằng cách đào tạo mô hình trên một tập dữ liệu nhỏ hơn về hình ảnh bãi đỗ xe, nó học cách phát hiện chính xác các không gian mở, các điểm đỗ xe đầy và thậm chí cả các khu vực được đặt trước.
Được tích hợp với các công nghệ khác, hệ thống này có thể hướng dẫn người lái xe đến địa điểm gần nhất có sẵn, giúp giảm thời gian tìm kiếm và tắc nghẽn giao thông. Học chuyển giao giúp điều này khả thi bằng cách xây dựng trên YOLO11 khả năng phát hiện đối tượng hiện có, cho phép thích ứng với nhu cầu cụ thể của quản lý bãi đậu xe mà không cần bắt đầu từ đầu. Cách tiếp cận này tiết kiệm thời gian và tài nguyên đồng thời tạo ra giải pháp có hiệu quả cao và có thể mở rộng quy mô, cải thiện hoạt động đỗ xe và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.
Tương lai của các mô hình học tập trong thị giác máy tính đang hướng tới việc phát triển các hệ thống Vision AI thông minh và bền vững hơn. Đặc biệt, một xu hướng đang phát triển là sử dụng các phương pháp tiếp cận lai kết hợp học ít lần, học không lần và học chuyển giao. Bằng cách kết hợp các điểm mạnh của các phương pháp này, các mô hình có thể học các nhiệm vụ mới với dữ liệu tối thiểu và áp dụng kiến thức của chúng vào các lĩnh vực khác nhau.
Một ví dụ thú vị là sử dụng nhúng sâu được điều chỉnh để tinh chỉnh các mô hình bằng cách sử dụng kiến thức từ các tác vụ trước đó và một lượng nhỏ dữ liệu mới, giúp làm việc dễ dàng hơn với các tập dữ liệu hạn chế.
Tương tự như vậy, X-shot learning được thiết kế để xử lý các tác vụ với lượng dữ liệu khác nhau. Nó sử dụng giám sát yếu, trong đó các mô hình học từ các nhãn hạn chế hoặc nhiễu, và các hướng dẫn rõ ràng để giúp chúng nhanh chóng thích nghi, ngay cả khi có ít hoặc không có ví dụ trước đó. Các phương pháp tiếp cận kết hợp này cho thấy cách tích hợp các phương pháp học khác nhau có thể giúp các hệ thống AI giải quyết các thách thức hiệu quả hơn.
Học ít lần, học không lần và học chuyển giao đều giải quyết những thách thức cụ thể trong thị giác máy tính, khiến chúng phù hợp với các tác vụ khác nhau. Cách tiếp cận phù hợp phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể và lượng dữ liệu có sẵn. Ví dụ, học ít lần hoạt động tốt với dữ liệu hạn chế, trong khi học không lần rất tuyệt khi xử lý các lớp chưa biết hoặc không quen thuộc.
Nhìn về phía trước, có khả năng việc kết hợp các phương pháp này để tạo ra các mô hình lai tích hợp thị giác, ngôn ngữ và âm thanh sẽ là trọng tâm chính. Những tiến bộ này nhằm mục đích làm cho các hệ thống AI linh hoạt hơn, hiệu quả hơn và có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp, mở ra những khả năng mới cho sự đổi mới trong lĩnh vực này.
Khám phá thêm về AI bằng cách tham gia cộng đồng của chúng tôi và xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi . Tìm hiểu cách AI trong xe tự lái và thị giác máy tính trong nông nghiệp đang định hình lại tương lai. Kiểm tra các tùy chọn có sẵn của giấy phép YOLO để bắt đầu!
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
