Transfer Learning là gì

Transfer learning là một khái niệm quan trọng trong học máy, nhằm chuyển giao kiến thức từ một miền sang một miền liên quan khác. Thông thường, một mô hình được đào tạo trên một nhiệm vụ có thể áp dụng kiến thức của mình cho một nhiệm vụ khác, do đó giảm thiểu đáng kể nhu cầu về các tập dữ liệu được gán nhãn lớn.

Trong học máy truyền thống, các mô hình thường cần được đào tạo từ đầu trên dữ liệu nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, transfer learning cho phép các mô hình tận dụng kiến thức thu được từ các nhiệm vụ liên quan, điều này đặc biệt quan trọng trong các tình huống có dữ liệu hạn chế hoặc thời gian đào tạo bị giới hạn. Cách thức hoạt động của transfer learning thường bao gồm hai giai đoạn: trước tiên đào tạo mô hình trên miền nguồn, sau đó chuyển nó đến miền mục tiêu để tinh chỉnh.

Transfer learning có ứng dụng quan trọng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện giọng nói. Ví dụ, một mô hình được đào tạo trên một tập dữ liệu hình ảnh quy mô lớn (như ImageNet) có thể được chuyển giao cho một nhiệm vụ phân loại hình ảnh cụ thể.

Khi công nghệ học sâu tiếp tục phát triển, transfer learning đã trở thành một phương pháp chủ đạo, đặc biệt trong các trường hợp cần triển khai nhanh chóng và sử dụng tài nguyên hiệu quả. Mặc dù những lợi ích của transfer learning là rõ ràng, nhưng cũng có những thách thức, chẳng hạn như khả năng giảm hiệu suất khi miền nguồn và miền mục tiêu không đủ liên quan.