ويعد التعلم في مجال النقل أسلوباً في التعلم العميق حيث يتم تكييف نموذج مدرَّب على مهمة واحدة من أجل مهمة مختلفة ولكن ذات صلة، ويتيح التدريب السريع وتحسين الأداء، لا سيما عندما تكون البيانات محدودة، وتستكشف هذه المادة مبادئ التصميم والتطبيقات العملية لتعلم النقل في الشبكات العصبية العميقة.

أساسيات تعلم التحويل

ويشمل التعلم في مجال النقل الأخذ بنموذج تدريبي مسبق وتحسنه من أجل مهمة جديدة، وتشمل النماذج المستخدمة بصورة مشتركة شبكات الخلق المختلط لتجهيز الصور وتحويلات تجهيز اللغات الطبيعية، والفكرة الأساسية هي تعزيز السمات المتعلمة من مجموعات البيانات الكبيرة لتحسين كفاءة التعلم في مجموعات البيانات الأصغر.

الاستراتيجيات

ويتطلب التعلم الفعال في مجال النقل خيارات دقيقة في التصميم، تشمل اختيار نموذج مناسب للتدريب قبل التدريب، وتحديد الطبقات التي يجب تجميدها أو تعديلها، وتعديل معدلات التعلم، وعادة ما تستوعب الطبقات المبكرة سمات عامة، بينما تكون الطبقات اللاحقة محددة في المهام.

مجالات التطبيق

ويُستخدم التعلم في مجال النقل على نطاق واسع في مختلف الميادين، مثل:

  • Compputer Vision:] Image classification, object detection, and medical imaging.
  • Natural Language Processing:] Sentiment analysis, language translation, and talkbots.
  • Speech Recognition:] Voice Assistants and transcription services.