Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Transfer Learning
Transfer Learning
28.08.2026 tarihinde güncellendi
Transfer learning, bir görevde öğrenilen temsil ve örüntüleri benzer ya da yeni bir göreve başlangıç bilgisi olarak aktarmaktır.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiTransfer learning, büyük ve genel bir veri kümesinde öğrenilmiş temsilin yeni göreve başlangıç noktası olarak kullanılmasına dayanır. Yeni görevde daha az veri ve eğitim süresi gerekebilir; görüntü, dil ve ses alanlarında yaygın bir yaklaşımdır. Kaynak ve hedef görevler çok farklıysa negatif transfer denilen performans düşüşü görülebilir. Hangi katmanların dondurulacağı, veri ölçeği ve hedef alanın temsil edilmesi dikkatle seçilmelidir.
Çalışma mantığı: Kaynak modelin öğrenilmiş temsilleri yeni görevin verisiyle tamamen veya kısmen uyarlanır. Katmanları dondurmak, yalnızca başlığı eğitmek ya da düşük oranlı fine-tuning yapmak veri miktarı ve görev farkına göre seçilir.
Kullanım alanları: Görsel sınıflandırma, alan dili, ses tanıma, belge analizi ve sınırlı verili kurum projelerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Kaynak ve hedef dağılımı çok farklıysa negatif transfer oluşabilir; lisans, veri benzerliği ve hedef görevde bağımsız test şarttır.
Çalışma mantığı: Kaynak modelin öğrenilmiş temsilleri yeni görevin verisiyle tamamen veya kısmen uyarlanır. Katmanları dondurmak, yalnızca başlığı eğitmek ya da düşük oranlı fine-tuning yapmak veri miktarı ve görev farkına göre seçilir.
Kullanım alanları: Görsel sınıflandırma, alan dili, ses tanıma, belge analizi ve sınırlı verili kurum projelerinde kullanılır.
Sınırlılıklar: Kaynak ve hedef dağılımı çok farklıysa negatif transfer oluşabilir; lisans, veri benzerliği ve hedef görevde bağımsız test şarttır.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaBir görev için eğitilmiş modelin bilgisini farklı bir göreve aktarma tekniğidir. Modern YZ'nın temel taşlarından biridir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoGörüntü tanıma için öğrenilen özellikler, benzer bir tarım görüntüsü sınıflandırma görevine aktarılabilir. Editoryal bir uygulamada bu kavramı kullanırken önce hedefi ve başarı ölçütünü yazın, ardından küçük bir örnek üzerinde sonucu kontrol edip üretime almadan önce insan doğrulaması yapın.