Als je bijvoorbeeld een nieuw product X krijgt, dan kun je een mens gewoon vertellen dat ze voor dit product hetzelfde proces moeten volgen als bij product Y. Bij een AI-model werkt dat net even anders.
Wat is transfer learning?
Transfer learning is een techniek waarbij je een bestaand AI-model, dat getraind is voor een specifieke taak, aanpast en opnieuw gebruikt voor een andere, gerelateerde taak. Hoe meer overeenkomsten er zijn tussen de taken, hoe beter de resultaten.
Hoe werkt transfer learning?
Het proces maakt gebruik van patronen van een bronmodel voor nieuwe taken. In plaats van opnieuw te trainen, past men het bestaande model aan met nieuwe gegevens, wat tijd en rekenkracht bespaart.
Wanneer is transfer learning handig?
- Frequente veranderingen vereisen snelle updates
- Beperkte beschikbare gegevens
- Moeilijke of kostbare gegevensverzameling
- Behoefte aan specialistische kennis
Voordelen van transfer learning
- Sneller trainingsproces
- Betere prestaties met minder gegevens
- Lagere kosten en sneller inzetbaar
Nadelen van transfer learning
- Werkt alleen bij voldoende gelijkenissen tussen taken
- Risico op overfitting, waarbij het model te specifiek aan trainingsgegevens aansluit
Conclusie
Transfer learning biedt flexibiliteit mits nieuwe taken voldoende op oude lijken, en met aandacht voor datadiversiteit ter voorkoming van overfitting.