تنظیم دقیق یک مدل آموزش دیده گامی مهم در زمینه هوش مصنوعی است، به ویژه در زمینه یادگیری ماشین ابری گوگل. هدف آن تطبیق یک مدل از پیش آموزشدیده با یک کار یا مجموعه داده خاص است، در نتیجه عملکرد آن را بهبود میبخشد و آن را برای کاربردهای دنیای واقعی مناسبتر میکند. این فرآیند شامل تنظیم پارامترهای مدل از پیش آموزشدیده برای همسویی با دادههای جدید است که به آن امکان میدهد بهتر یاد بگیرد و تعمیم یابد.
انگیزه اصلی پشت تنظیم دقیق یک مدل آموزش دیده در این واقعیت نهفته است که مدل های از پیش آموزش دیده معمولاً بر روی مجموعه داده های مقیاس بزرگ با توزیع داده های متنوع آموزش داده می شوند. این مدلها قبلاً ویژگیها و الگوهای پیچیدهای را از این مجموعه دادهها یاد گرفتهاند که میتوانند برای طیف گستردهای از وظایف به کار گرفته شوند. با تنظیم دقیق یک مدل از پیش آموزشدیده، میتوانیم دانش و بینش بهدستآمده از آموزش قبلی را مهار کنیم و در منابع محاسباتی و زمان قابلتوجهی که برای آموزش یک مدل از ابتدا لازم بود، صرفهجویی کنیم.
تنظیم دقیق با منجمد کردن لایههای پایینی مدل از پیش آموزشدیده، که مسئول ثبت ویژگیهای سطح پایین مانند لبهها یا بافتها هستند، شروع میشود. این لایهها عمومیتر و قابل انتقالتر در بین وظایف در نظر گرفته میشوند. با فریز کردن آنها، اطمینان حاصل می کنیم که ویژگی های آموخته شده در طول فرآیند تنظیم دقیق حفظ می شوند و اصلاح نمی شوند. از سوی دیگر، لایههای بالاتر، که ویژگیهای بیشتر مربوط به کار را میگیرند، منجمد نشده و برای انطباق با کار یا مجموعه داده جدید، تنظیم میشوند.
در طول فرآیند تنظیم دقیق، مدل بر روی مجموعه داده های جدید آموزش داده می شود، معمولا با نرخ یادگیری کمتر از آموزش اولیه. این نرخ یادگیری کوچکتر تضمین می کند که مدل به شدت از ویژگی های آموخته شده قبلی منحرف نمی شود و به آن اجازه می دهد دانش به دست آمده در طول آموزش را حفظ کند. فرآیند آموزش شامل تغذیه مجموعه داده جدید از طریق لایه های از پیش آموزش داده شده، محاسبه گرادیان ها، و به روز رسانی پارامترهای لایه های منجمد نشده برای به حداقل رساندن عملکرد تلفات است. این فرآیند بهینه سازی تکراری تا زمانی ادامه می یابد که مدل همگرا شود یا به سطح عملکرد مطلوب برسد.
تنظیم دقیق یک مدل چندین مزیت دارد. اولاً، ما را قادر میسازد تا از ثروت دانش بدست آمده توسط مدلهای از پیش آموزشدیده، که بر روی مجموعه دادههای عظیم آموزش دیدهاند و بازنماییهای قوی را یاد گرفتهاند، بهره ببریم. این رویکرد یادگیری انتقالی به ما امکان میدهد با تعمیم دانش از پیش آموزشدیده، بر محدودیتهای مجموعه دادههای کوچک یا دامنه خاص غلبه کنیم. ثانیاً، تنظیم دقیق منابع محاسباتی مورد نیاز برای آموزش را کاهش می دهد، زیرا مدل از پیش آموزش دیده قبلاً بسیاری از ویژگی های مفید را یاد گرفته است. این می تواند به ویژه در سناریوهایی که آموزش یک مدل از ابتدا به دلیل منابع محدود یا محدودیت های زمانی غیرعملی است، سودمند باشد.
برای نشان دادن ارزش عملی تنظیم دقیق، بیایید مثالی را در زمینه بینایی کامپیوتر در نظر بگیریم. فرض کنید ما یک مدل از پیش آموزش دیده داریم که روی یک مجموعه داده بزرگ شامل اشیاء مختلف از جمله گربه، سگ و ماشین آموزش دیده است. اکنون، ما می خواهیم از این مدل برای طبقه بندی نژادهای خاص سگ در یک مجموعه داده جدید استفاده کنیم. با تنظیم دقیق مدل از پیش آموزش داده شده در مجموعه داده جدید، مدل می تواند ویژگی های آموخته شده خود را برای تشخیص بهتر ویژگی های متمایز نژادهای مختلف سگ تطبیق دهد. این مدل تنظیم شده به احتمال زیاد به دقت بالاتر و تعمیم بهتری در کار طبقه بندی نژاد سگ در مقایسه با آموزش یک مدل از ابتدا دست خواهد یافت.
تنظیم دقیق یک مدل آموزشدیده در زمینه Google Cloud Machine Learning گامی حیاتی است که به ما امکان میدهد مدلهای از پیش آموزشدیدهشده را با وظایف یا مجموعه دادههای جدید تطبیق دهیم. با استفاده از دانش آموخته شده قبلی و تنظیم پارامترهای مدل، میتوانیم عملکرد آن را افزایش دهیم، بهتر تعمیم دهیم و منابع محاسباتی را ذخیره کنیم. این رویکرد یادگیری انتقالی به ویژه هنگامی که با داده های محدود یا منابع محدود سروکار داریم ارزشمند است.
سایر پرسش ها و پاسخ های اخیر در مورد EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:
- متن به گفتار (TTS) چیست و چگونه با هوش مصنوعی کار می کند؟
- محدودیت های کار با مجموعه داده های بزرگ در یادگیری ماشین چیست؟
- آیا یادگیری ماشینی می تواند کمک محاوره ای انجام دهد؟
- زمین بازی تنسورفلو چیست؟
- در واقع یک مجموعه داده بزرگتر به چه معناست؟
- چند نمونه از فراپارامترهای الگوریتم چیست؟
- یادگیری گروهی چیست؟
- اگر الگوریتم یادگیری ماشینی انتخاب شده مناسب نباشد چه میشود و چگونه میتوان از انتخاب درست آن مطمئن شد؟
- آیا یک مدل یادگیری ماشینی در طول آموزش نیاز به نظارت دارد؟
- پارامترهای کلیدی مورد استفاده در الگوریتم های مبتنی بر شبکه عصبی کدامند؟
سوالات و پاسخهای بیشتر را در EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning مشاهده کنید