8. Czym jest uczenie transferowe i jakie są jego zalety?

Uczenie transferowe to technika w uczeniu maszynowym, w której model trenowany na jednym zadaniu jest ponownie wykorzystywany do innego, powiązanego zadania. Uczenie transferowe jest szczególnie przydatne, gdy mamy ograniczoną ilość danych treningowych dla nowego zadania.

Zalety uczenia transferowego:

1. Zmniejszenie zapotrzebowania na dane: Pozwala na użycie mniejszej ilości danych do trenowania modelu na nowe zadanie.
2. Skrócenie czasu trenowania: Wykorzystanie wcześniej wytrenowanego modelu skraca czas potrzebny na trenowanie.
3. Poprawa wydajności: Modele transferowe często osiągają lepszą wydajność na nowych zadaniach dzięki wykorzystaniu wcześniejszej wiedzy.
4. Elastyczność: Może być stosowane w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, przetwarzanie języka naturalnego i inne.

Przykład uczenia transferowego w Pythonie:

from tensorflow.keras.applications import VGG16
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, GlobalAveragePooling2D

# Załadowanie wstępnie wytrenowanego modelu VGG16 bez warstwy wierzchniej
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# Dodanie nowych warstw wierzchnich
x = base_model.output
x = GlobalAveragePooling2D()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

# Tworzenie nowego modelu
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

# Zamrożenie warstw bazowych
for layer in base_model.layers:
    layer.trainable = False

# Kompilacja modelu
model.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy')

Uczenie transferowe jest potężnym narzędziem w uczeniu maszynowym, umożliwiającym szybsze i bardziej efektywne trenowanie modeli na nowych zadaniach.