L'apprentissage par transfert (Transfer Learning), c'est quoi, un article à lire et à comprendre ?

Réponses AIPublié il y a 19 heures Cercle de partage de l'IA

Définition de l'apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert est une branche importante du domaine de l'apprentissage automatique, dont l'idée centrale est d'appliquer les connaissances acquises dans le cadre d'une tâche ou d'un domaine à une autre tâche ou domaine connexe mais différent. L'apprentissage par transfert permet à un modèle de tirer parti de l'expérience acquise pour améliorer l'efficacité de l'apprentissage d'une nouvelle tâche. Dans l'apprentissage automatique traditionnel, chaque modèle est formé à partir de zéro, ce qui nécessite de grandes quantités de données étiquetées et de ressources informatiques. En réalité, de nombreuses tâches partagent des caractéristiques ou des modèles sous-jacents, et c'est en capturant ces éléments partagés que l'apprentissage par migration réduit la dépendance à l'égard des données provenant de nouveaux domaines.

Par exemple, un modèle pré-entraîné pour une tâche de reconnaissance d'images peut être adapté pour reconnaître des anomalies dans des images médicales sans devoir être entraîné à partir de zéro. Cela permet non seulement d'économiser du temps et de l'argent, mais aussi d'améliorer les performances du modèle dans des scénarios où les données sont rares. Les fondements théoriques de l'apprentissage par transfert impliquent l'adaptation au domaine, la représentation des connaissances et les capacités de généralisation, avec des applications couvrant de multiples disciplines telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. L'apprentissage par migration incarne le processus d'analogie et de raisonnement dans l'apprentissage humain, ce qui rapproche les systèmes d'IA de la flexibilité et de l'adaptabilité humaines.

Origines de l'apprentissage par transfert

Les origines de l'apprentissage par transfert remontent à l'influence croisée de plusieurs domaines, les premières idées ayant ouvert la voie aux développements modernes.

Les premières recherches sur l'apprentissage automatique ont commencé à explorer le concept de réutilisation des connaissances dans les années 1990 :Les chercheurs ont noté que les similitudes entre différentes tâches peuvent faciliter l'apprentissage.
1997 :L'article de Caruana sur l'apprentissage multitâche a été le premier à introduire systématiquement l'idée de représentations partagées, inspirant les travaux ultérieurs sur l'apprentissage par transfert.
Début du XXIe siècle :Avec l'augmentation de la puissance de calcul et de la disponibilité des données, des chercheurs tels que Pan et Yang ont formellement défini un cadre d'apprentissage par transfert qui fait la distinction entre les domaines source et cible.
La psychologie et les sciences cognitives ont été une source d'inspiration :La recherche sur le raisonnement analogique humain montre que le transfert de connaissances fait partie du processus naturel d'apprentissage.
La demande de l'industrie est le moteur du développement :Google et Microsoft, par exemple, ont expérimenté des méthodes de migration dans leurs systèmes de recommandation publicitaire pour faire face au manque de données sur les nouveaux utilisateurs.
La montée en puissance des frameworks open source tels que tensor flow et PyTorch :L'abaissement du seuil expérimental pour l'apprentissage par transfert accélère l'adoption par la communauté et l'innovation.

Concepts fondamentaux de l'apprentissage par transfert

Le concept de base de l'apprentissage par transfert porte sur la manière de transférer et d'adapter efficacement les connaissances et implique plusieurs éléments clés.

Source et domaines cibles :Le domaine source est la tâche ou l'ensemble de données d'où proviennent les connaissances, et le domaine cible est la nouvelle tâche à laquelle les connaissances sont appliquées ; la différence entre les deux détermine la difficulté de la migration.
Représentation caractéristique :L'apprentissage de caractéristiques transférables permet au modèle d'extraire des modèles génériques du domaine source et de les adapter aux besoins spécifiques du domaine cible.
Type de connaissance :Le partage des paramètres, les connaissances structurelles ou les règles telles que les poids des réseaux neuronaux ou les règles des arbres de décision peuvent être transférés.
Stratégie de migration :comme la pondération des instances, où les données du domaine source sont repondérées pour réduire l'effet des disparités dans la distribution entre les domaines.
Prévention des migrations négatives :Pour éviter les effets négatifs de la connaissance du domaine source sur le domaine cible, il faut optimiser le processus de migration en évaluant la similarité.
Capacités de généralisation :L'apprentissage par migration vise à améliorer les performances des modèles sur des données inédites, en mettant l'accent sur la robustesse inter-domaines.

Types d'apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert peut être classé en plusieurs catégories en fonction de la méthodologie et de la mise en œuvre, chacune d'entre elles étant applicable à différents scénarios.

Migration basée sur l'instance :Réutiliser des points de données spécifiques du domaine source pour faciliter l'apprentissage du domaine cible en pondérant ou en sélectionnant des instances similaires.
Migration basée sur les caractéristiques :Apprentissage d'un espace de caractéristiques partagé, par exemple, mise en correspondance des caractéristiques du domaine source avec le domaine cible par le biais de techniques de réduction de la dimensionnalité ou d'encodage.
Migration basée sur un modèle :Migration directe des paramètres ou des structures du modèle, par exemple, réglage fin d'un réseau neuronal pré-entraîné pour l'adapter à une nouvelle tâche.
Migration basée sur les relations :S'applique aux données relationnelles, en transférant la connaissance des règles logiques ou des structures graphiques entre les entités.
Migration isomorphe et isomorphe :Les espaces de caractéristiques des domaines source et cible sont les mêmes dans la migration isomorphe, tandis que la migration hétérogène implique des espaces de caractéristiques différents et nécessite des transformations supplémentaires.
Pas de migration encadrée :En l'absence d'étiquetage dans le domaine cible, les connaissances non supervisées du domaine source sont utilisées pour la migration afin d'améliorer l'apprentissage.

Comment fonctionne l'apprentissage par transfert

L'apprentissage par transfert fonctionne en impliquant une série d'étapes et de techniques pour s'assurer que les connaissances sont transférées de manière efficace.

Phase de prétraitement :Analyser la distribution des données dans les domaines source et cible, en identifiant les points communs et en réduisant les différences entre les domaines, par exemple par l'amélioration ou la normalisation des données.
Extraction de caractéristiques :Les caractéristiques de haut niveau sont extraites du domaine source à l'aide de modèles pré-entraînés tels que les réseaux neuronaux convolutionnels, qui peuvent servir à plusieurs tâches cibles.
Affiner le processus :Les paramètres du modèle source sont adaptés aux données du domaine cible, en gelant généralement la couche inférieure et en formant la couche supérieure à la nouvelle tâche.
Évaluation et validation :La mesure des effets de la migration au moyen de la validation croisée ou de mesures d'adaptation au domaine garantit des gains de performance plutôt qu'une dégradation.
Optimisation itérative :Ajuster la stratégie de migration en fonction des boucles de rétroaction, par exemple en ajustant dynamiquement le taux d'apprentissage ou en introduisant une régularisation pour éviter l'ajustement excessif.
Méthodes d'intégration :Combiner les connaissances de plusieurs domaines sources pour améliorer la robustesse du modèle dans le domaine cible par le biais d'un vote ou d'une moyenne pondérée.

Domaines d'application de l'apprentissage par transfert

Les domaines d'application de l'apprentissage par transfert sont très vastes et couvrent presque toutes les industries liées à l'IA, ce qui démontre sa valeur pratique.

Vision par ordinateur :Les modèles pré-entraînés, tels que les réseaux résiduels pour la classification des images, migrent vers l'analyse des images médicales pour aider à diagnostiquer des maladies telles que le cancer ou la rétinopathie.
Traitement du langage naturel :Les modèles linguistiques tels que les représentations d'encodeurs bidirectionnels sont pré-entraînés sur de grandes quantités de texte, puis transférés vers des tâches d'analyse des sentiments ou de traduction automatique afin d'améliorer la précision et l'efficacité.
Pilote automatique :La migration des stratégies de conduite apprises dans des environnements simulés vers le contrôle de véhicules réels réduit le risque et le coût des essais de véhicules réels.
Systèmes recommandés :Les plateformes de commerce électronique utilisent les données relatives au comportement des utilisateurs pour passer d'un type de produit à un autre, en personnalisant les recommandations de nouveaux produits et en améliorant l'expérience de l'utilisateur.
Soins de santéL'apprentissage par migration facilite la découverte de médicaments en appliquant des données sur des composés connus à la prédiction de nouvelles cibles, accélérant ainsi le processus de R&D.
Maintenance industrielle :Passer des données historiques sur les pannes d'équipement à la maintenance prédictive pour les nouvelles machines, avec une alerte précoce des pannes et une réduction des temps d'arrêt.
Contrôle des risques financiers :Les banques utilisent l'apprentissage par migration pour appliquer des modèles anti-fraude d'un produit financier à l'autre, en s'adaptant à l'évolution des schémas de fraude.

Avantages de l'apprentissage par transfert

Les avantages de l'apprentissage par transfert en font une technique clé de l'apprentissage automatique moderne, qui présente de multiples avantages.

Amélioration de l'efficacité des données :La réduction de la dépendance à l'égard de grandes quantités de données étiquetées est particulièrement précieuse dans les domaines où les données sont rares, tels que le traitement du langage de niche ou la recherche sur les maladies rares.
Accélération de la formation :Réduire considérablement le temps de formation de plusieurs semaines à quelques heures grâce à des modèles pré-entraînés, en accélérant le déploiement et l'itération des modèles.
Réduction des coûts :Économiser sur la collecte de données et les ressources informatiques et permettre aux PME d'appliquer également des solutions d'IA avancées.
Amélioration des performances :En transférant les connaissances enrichies, le modèle atteint souvent une plus grande précision sur la tâche cible, en particulier dans des environnements complexes ou dynamiques.
Amélioration de la généralisation :Les modèles traitent les données inédites de manière plus robuste, en réduisant le risque d'ajustement excessif et en s'appliquant à l'incertitude du monde réel.
Adaptabilité inter-domaines :Soutenir la migration multimodale de la simulation à la réalité ou du texte à l'image, en repoussant les limites des applications de l'intelligence artificielle.

Les défis de l'apprentissage par transfert

Malgré les avantages considérables qu'il présente, l'apprentissage migratoire est également confronté à un certain nombre de défis qu'il faut continuer à rechercher et à innover pour les relever.

Différences entre les domaines :Des distributions différentes des domaines source et cible risquent d'entraîner des échecs de la migration des connaissances et nécessitent le développement de techniques d'adaptation avancées telles que l'entraînement contradictoire.
Questions relatives à la confidentialité des données :La migration implique de multiples sources de données et suscite des inquiétudes quant aux atteintes à la vie privée, en particulier dans des domaines sensibles tels que les soins de santé ou la finance.
Complexité informatique :Certaines méthodes de migration, telles que l'apprentissage multitâche, augmentent la taille du modèle et la charge de calcul, ce qui nuit à l'évolutivité.
Évaluer la difficulté :L'absence d'indicateurs standard pour mesurer les effets de la migration complique la comparaison des différentes méthodes ou la reproduction des résultats.
Lacunes théoriques :Les fondements théoriques de l'apprentissage par transfert ne sont pas encore bien développés. Par exemple, des recherches supplémentaires sont encore nécessaires sur la manière de quantifier la transférabilité.

Exemples pratiques d'apprentissage par transfert

Des exemples concrets démontrent l'efficacité de l'apprentissage par transfert, couvrant un large éventail de scénarios allant de la recherche à l'industrie.

Modèles de pré-entraînement pour les réseaux d'images :Les réseaux neuronaux convolutifs formés dans le cadre du concours de mise en réseau d'images ont été transférés vers des tâches d'images personnalisées, telles que la reconnaissance d'œuvres d'art ou l'analyse d'images satellites, avec des gains de précision significatifs.
Génération de modèles linguistiques pré-entraînés pour les familles de transformateurs :Les modèles de transformation génératifs pré-entraînés pour l'IA ouverte sont transférés vers des tâches de questions-réponses ou de résumé après un pré-entraînement approfondi du texte, ce qui permet de piloter des chatbots et des outils de génération de contenu.
Tesla Autopilot :En utilisant des données de conduite provenant d'environnements simulés et transférées sur des véhicules réels, le système de prise de décision est continuellement appris et optimisé grâce à des modèles d'ombrage.
Moteur de recommandation d'Amazon :Migrer des données d'achat de livres vers des recommandations en matière d'électronique en utilisant l'apprentissage par migration pour gérer les démarrages à froid de nouvelles catégories.
Imagerie médicale diagnostique :Google Health utilise des modèles de balayage de la rétine provenant d'ensembles de données publiques et de données hospitalières spécifiques pour aider les médecins à détecter la rétinopathie diabétique.
Reconnaissance de la parole :Les assistants vocaux migrent les modèles vocaux anglais vers d'autres langues, ce qui accélère le déploiement mondial et réduit les besoins en données dans la langue maternelle.
Recherche sur le changement climatique :L'apprentissage par migration applique les modèles climatiques historiques aux prévisions futures afin d'améliorer la précision des prévisions météorologiques et de soutenir la prise de décision en matière d'environnement.

Perspectives futures de l'apprentissage par transfert

Les perspectives d'avenir révèlent des orientations potentielles pour le développement de l'apprentissage par transfert, plein d'opportunités et de possibilités d'innovation.

Migration automatisée :Développer des outils automatisés pilotés par l'IA qui sélectionnent intelligemment les domaines sources et les stratégies de migration afin de réduire la nécessité d'une intervention manuelle.
Fusion multimodale :Intégration de données visuelles, linguistiques et de capteurs pour une migration multimodale plus robuste, par exemple la génération d'images à partir de descriptions textuelles.
Intégration de l'apprentissage au niveau fédéral :Combiner des cadres d'apprentissage fédérés pour un apprentissage par transfert préservant la vie privée sur des dispositifs distribués afin de piloter des applications informatiques de pointe.
Amélioration de l'interprétabilité :Améliorer l'interprétabilité du processus de migration pour aider les utilisateurs à comprendre comment les connaissances sont transférées grâce à la visualisation ou à l'extraction de règles.
Éthique et équité :Lutter contre les préjugés et veiller à ce que l'apprentissage par transfert n'amplifie pas les inégalités sociales, par exemple dans les décisions d'embauche ou de prêt.
Méthodes bio-inspirées :S'inspirant du système nerveux, la simulation des mécanismes de migration dans l'apprentissage humain permet de créer une IA plus flexible.
Le développement durable :Appliquer l'apprentissage par migration pour optimiser la consommation d'énergie ou réduire l'empreinte carbone afin de soutenir les initiatives d'IA verte.