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Was ist Transfer Learning?

Transfer Learning ist eine Technik des maschinellen Lernens, die den Bereich der künstlichen Intelligenz revolutioniert hat. Es handelt sich um eine Methode, mit der ein für eine Aufgabe trainiertes Modell für eine andere Aufgabe wiederverwendet werden kann, was zu schnelleren und genaueren Vorhersagen führt. In diesem Artikel geht es um Transfer Learning, seine Vorteile und wie es von Anfängern im Bereich des maschinellen Lernens genutzt werden kann.

Was ist Transfer Learning?

Transfer-Lernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, bei der das von einem Modell bei einer Aufgabe gewonnene Wissen genutzt wird, um seine Leistung bei einer anderen, aber verwandten Aufgabe zu verbessern. Es handelt sich dabei um eine Technik, mit der Zeit und Ressourcen gespart werden können, indem das Wissen aus zuvor trainierten Modellen genutzt wird. Das Transfer Learning basiert auf der Idee, dass Modelle, die für eine Aufgabe trainiert wurden, Merkmale lernen können, die für andere, verwandte Aufgaben nützlich sind.

Wie funktioniert es?

Transferlernen ist eine Technik des maschinellen Lernens, die es uns ermöglicht, ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für ein neues Modell zu verwenden, anstatt ein Modell von Grund auf zu trainieren. Diese Technik ist in den letzten Jahren immer beliebter geworden, da sie den Zeit- und Ressourcenaufwand für die Entwicklung präziser Modelle erheblich reduzieren kann.

Um zu verstehen, wie Transfer Learning funktioniert, muss man zunächst wissen, wie Modelle für maschinelles Lernen normalerweise trainiert werden. Beim traditionellen maschinellen Lernen wird ein Modell auf einem großen Datensatz mit markierten Beispielen trainiert, wodurch es Muster und Beziehungen in den Daten lernen kann. Dieser Prozess kann jedoch zeitaufwändig und rechenintensiv sein, insbesondere bei großen Datensätzen.

„Normales“ Machine Learning Training | Quelle: Autor

Das Transferlernen bietet eine Lösung für dieses Problem, indem es uns ermöglicht, das Wissen und die Erfahrung aus bereits trainierten Modellen zu nutzen. Diese Modelle wurden bereits an großen Datensätzen mit ähnlichen Daten, wie z. B. Bildern oder Texten, trainiert und haben ein breites Spektrum an Mustern und Beziehungen in den Daten gelernt.

Anstatt bei Null anzufangen, können wir ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für ein neues Modell verwenden. Dazu werden die Parameter des vortrainierten Modells eingefroren und neue Schichten hinzugefügt, um das Modell an einen neuen Datensatz oder eine neue Aufgabe anzupassen. Diese neuen Schichten werden dann auf einem kleineren Datensatz mit gelabelten Beispielen trainiert, die speziell für die jeweilige Aufgabe bestimmt sind. Auf diese Weise kann das neue Modell schnell lernen, Muster und Beziehungen in dem neuen Datensatz zu erkennen, ohne alles von Grund auf neu lernen zu müssen.

Transfer Learning Training | Quelle: Autor

Die Vorteile des Transfer-Lernens liegen auf der Hand: Es kann die Datenmenge, die für die Entwicklung eines genauen Modells erforderlich ist, sowie die für das Training benötigte Zeit und die Ressourcen erheblich reduzieren. Außerdem können wir so das Wissen und die Erfahrung aus bereits trainierten Modellen nutzen, die bereits eine Vielzahl von Mustern und Beziehungen in den Daten gelernt haben.

Welche Arten von Transfer Learning gibt es?

Transfer Learning umfasst verschiedene Strategien, die jeweils auf spezifische Szenarien und Fachgebiete zugeschnitten sind. Sich mit diesen Arten des Transferlernens vertraut zu machen, ist entscheidend, um die Technik effektiv auf vielfältige Aufgaben anzuwenden. Hier gehen wir auf die wichtigsten Arten des Transferlernens ein:

1. Induktives Transferlernen:

Merkmalsextraktion: Dieser Ansatz beinhaltet die Nutzung von vorab trainierten Modellen, wie etwa Convolutional Neural Networks (CNNs), die auf ImageNet für Aufgaben im Bereich Computer Vision trainiert wurden. In dieser Methode wird das vorab trainierte Modell als feststehender Merkmalsextraktor verwendet. Die frühen Schichten erfassen grundlegende Merkmale wie Kanten und Texturen, während die späteren Schichten abstraktere Merkmale wie Formen und Objektteile extrahieren.

Anwendung: Das induktive Transferlernen erweist sich als wertvoll, wenn die Quell- und Ziel-Aufgaben grundlegende Merkmale und Muster gemeinsam haben.

2. Transduktives Transferlernen:

Instanztransfer: Das transduktive Transferlernen konzentriert sich auf die Übertragung von Wissen auf Instanzebene. In dieser Technik wird das aus der Quellaufgabe gewonnene Wissen direkt auf bestimmte Dateninstanzen in der Zielaufgabe angewendet. Zum Beispiel können Sentiment-Scores, die aus Quelldaten gelernt wurden, direkt zur Sentimentklassifizierung in Zieldaten verwendet werden.

Anwendung: Das transduktive Transferlernen ist nützlich, wenn bestimmte Dateninstanzen Wissenstransfer erfordern, selbst wenn die Quell- und Ziel-Aufgaben nur locker miteinander verbunden sind.

3. Unüberwachtes Transferlernen:

Domänenausrichtung: Unüberwachtes Transferlernen zielt darauf ab, das aus einer Quelldomäne gewonnene Wissen auf eine Zieldomäne anzupassen, selbst wenn in der Zieldomäne gekennzeichnete Daten knapp oder nicht vorhanden sind. Methoden zur Domänenausrichtung versuchen, die Verteilungsverschiebung zwischen den Domänen zu minimieren und die Robustheit des Modells gegenüber Unterschieden in den Datenverteilungen zu erhöhen.

Anwendung: Dieser Typ ist besonders nützlich, wenn du Wissen aus einer Quelldomäne auf eine eng verwandte Zieldomäne anwenden musst, selbst wenn gekennzeichnete Daten in der Zieldomäne knapp sind.

4. Selbstüberwachtes Lernen:

Lernen aus den Daten selbst: Selbstüberwachtes Lernen ist eine Form des Transferlernens, bei der ein Modell lernt, bestimmte Aspekte der Daten selbst vorherzusagen. Zum Beispiel kann ein Modell im Bereich Natural Language Processing (NLP) lernen, fehlende Wörter in Sätzen vorherzusagen. Diese selbst generierte Überwachung kann dann für spezifische nachgelagerte Aufgaben feinabgestimmt werden.

Anwendung: Selbstüberwachtes Lernen gewinnt besonders in Bereichen an Bedeutung, in denen gekennzeichnete Daten knapp sind.

5. Multitask-Lernen:

Gemeinsames Training: Multitask-Lernen beinhaltet das Training eines Modells, das gleichzeitig mehrere Aufgaben ausführt. Auch wenn diese Aufgaben möglicherweise nicht identisch sind, haben sie oft eine gewisse Verbindung. Das im Rahmen einer Aufgabe erworbene Wissen kann die Leistung des Modells in den anderen Aufgaben verbessern.

Anwendung: Multitask-Lernen wird eingesetzt, wenn mehrere verwandte Aufgaben gemeinsam gelöst werden müssen, um gemeinsam genutztes Wissen zwischen den Aufgaben zu ermöglichen.

6. Zero-Shot und Few-Shot Learning:

Extremes Transferieren: Null-Schritt- und Wenig-Schritt-Lernen zielen darauf ab, Wissen aus einer Quelldomäne auf eine Zieldomäne zu übertragen, in der es kaum oder keine Überschneidung bei Kategorien oder Labels gibt. Diese Methoden beruhen auf der Verallgemeinerung von begrenzten Beispielen oder semantischen Einbettungen.

Anwendung: Null-Schritt- und Wenig-Schritt-Lernen sind unerlässlich, wenn es um neuartige Aufgaben oder Kategorien geht, für die äußerst begrenzte Trainingsdaten vorhanden sind.

Das Verständnis der Feinheiten dieser Transferlern-Arten ist entscheidend, um die am besten geeignete Methode für deine spezifische maschinelle Lernaufgabe auszuwählen. Jede Art hat ihre eigenen Stärken und Einschränkungen, daher ist eine sorgfältige Abstimmung auf deine Daten und Ziele erforderlich.

Was sind die Vorteile von Transfer Learning?

  • Geringere Trainingszeit und -kosten: Transfer Learning reduziert die Trainingszeit und -kosten, indem es das Wissen aus bereits trainierten Modellen nutzt. So kann ein Modell für eine neue Aufgabe mit weniger Daten und Rechenressourcen trainiert werden, was die Kosten und den Zeitaufwand für das Training eines neuen Modells von Grund auf reduziert.
  • Verbesserte Leistung: Durch Transferlernen kann die Leistung eines Modells bei einer neuen Aufgabe verbessert werden, indem das von einem zuvor trainierten Modell gelernte Wissen genutzt wird. So kann ein Modell Merkmale lernen, die für die neue Aufgabe nützlich sind, was zu schnelleren und genaueren Vorhersagen führt.
  • Bessere Generalisierung: Das Transferlernen kann die Generalisierung eines Modells verbessern, indem es die Überanpassung reduziert. Überanpassung tritt auf, wenn ein Modell zu komplex ist und zu gut zu den Trainingsdaten passt, was zu einer schlechten Generalisierung neuer Daten führt. Das Transferlernen ermöglicht es einem Modell, Merkmale zu lernen, die für die neue Aufgabe relevant sind, und gleichzeitig eine Überanpassung zu vermeiden.

Wie können Anfänger Transfer Learning nutzen?

Anfänger im Bereich des maschinellen Lernens können das Transfer Learning in folgenden Schritten anwenden:

  • Auswahl eines vortrainierten Modells: Der erste Schritt besteht darin, ein bereits trainiertes Modell auszuwählen, das für die neue Aufgabe relevant ist. Es gibt viele vortrainierte Modelle, z. B. VGG, ResNet und Inception. Anfänger können je nach Art der Daten und der Aufgabe, die sie durchführen möchten, ein vortrainiertes Modell auswählen.
  • Feinabstimmung des vortrainierten Modells: Der zweite Schritt ist die Feinabstimmung des trainierten Modells auf die neue Aufgabe. Anfänger können einige Schichten des vortrainierten Modells einfrieren und nur die letzten paar Schichten auf die neue Aufgabe trainieren. Für die Feinabstimmung ist ein kleinerer Datensatz erforderlich als für das Training eines neuen Modells von Grund auf, so dass es für Anfänger leichter zugänglich ist.
  • Evaluieren und testen Sie das Modell: Der letzte Schritt besteht darin, die Leistung des feinabgestimmten Modells für die neue Aufgabe zu bewerten. Anfänger können das Modell an neuen Daten testen und die Ergebnisse mit anderen Modellen vergleichen. Dieser Schritt ermöglicht es Anfängern, die Vorteile des Transfer Learning zu verstehen und zu erkennen, wie es die Leistung ihrer Modelle verbessern kann.

Welche Anwendungen nutzen Transfer Learning?

Transfer Learning ist eine Technik des Deep Learning, bei der ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für ein neues Modell verwendet wird, anstatt ein Modell von Grund auf zu trainieren. Transfer Learning kann in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden, darunter:

  • Image Recognition (Bilderkennung): Transferlernen wird häufig bei Bilderkennungsaufgaben eingesetzt, bei denen bereits trainierte Modelle wie ResNet, VGG und Inception als Ausgangspunkt für neue Modelle verwendet werden. Durch die Feinabstimmung des vortrainierten Modells auf einem neuen Datensatz kann das neue Modell mit weniger Trainingsbeispielen eine hohe Genauigkeit erreichen.
  • Verarbeitung natürlicher Sprache: Transferlernen kann auch bei der Verarbeitung natürlicher Sprache eingesetzt werden, z. B. bei der Textklassifizierung, der Sentiment Analyse und der Sprachübersetzung. Vorgefertigte Modelle wie BERT, GPT-3 und XLNet werden häufig als Ausgangspunkt für neue Modelle für diese Aufgaben verwendet.
  • Spracherkennung: Transferlernen kann bei Spracherkennungsaufgaben eingesetzt werden, bei denen vortrainierte Modelle wie DeepSpeech und WaveNet als Ausgangspunkt für neue Modelle verwendet werden. Durch die Feinabstimmung des vortrainierten Modells auf einem neuen Datensatz kann das neue Modell mit weniger Trainingsbeispielen eine hohe Genauigkeit erreichen.
  • Robotik: Transferlernen kann in Robotikanwendungen wie der Objekterkennung und -lokalisierung eingesetzt werden, wo bereits trainierte Modelle wie YOLO und SSD als Ausgangspunkt für neue Modelle verwendet werden. Durch die Feinabstimmung des vorab trainierten Modells auf einem neuen Datensatz kann das neue Modell mit weniger Trainingsbeispielen eine hohe Genauigkeit erreichen.
  • Gesundheitswesen: Transfer Learning kann auch in Anwendungen des Gesundheitswesens eingesetzt werden, z. B. in der medizinischen Bildanalyse und -diagnose, wo bereits trainierte Modelle wie ResNet und Inception als Ausgangspunkt für neue Modelle verwendet werden. Durch die Feinabstimmung des vortrainierten Modells auf einem neuen Datensatz kann das neue Modell mit weniger Trainingsbeispielen eine hohe Genauigkeit erreichen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Transfer Learning in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt werden kann, darunter Bilderkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Spracherkennung, Robotik und Gesundheitswesen. Durch die Nutzung bereits trainierter Modelle als Ausgangspunkt für neue Modelle kann das Transfer-Lernen die Menge der für eine hohe Genauigkeit erforderlichen Trainingsdaten erheblich reduzieren.

Das solltest Du mitnehmen

  • Transfer-Lernen ist eine leistungsstarke Technik des maschinellen Lernens, die es ermöglicht, das von einer Aufgabe gelernte Wissen auf eine andere verwandte Aufgabe zu übertragen. Es kann dazu beitragen, die Leistung von Modellen des maschinellen Lernens zu verbessern, insbesondere bei begrenzten Datenmengen oder wenn es nicht möglich ist, ein Modell von Grund auf zu trainieren.
  • Es wurde bereits in einer Reihe von Bereichen erfolgreich angewandt, darunter Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Spracherkennung.
  • Trotz seiner Vorteile ist das Transferlernen keine Einheitslösung und führt nicht immer zu einer verbesserten Modellleistung.
  • Da jedoch die Verfügbarkeit von vortrainierten Modellen und Open-Source-Tools weiter zunimmt, wird diese Technik im Bereich des maschinellen Lernens immer beliebter.
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