В каких областях искусственного интеллекта наиболее эффективно используется трансферное обучение?

Трансферное обучение эффективно в областях, где мало данных для обучения нейросети, но их можно получить из других моделей. skillbox.ru Некоторые из таких областей:

• Компьютерное зрение. www.ultralytics.com skillbox.ru Например, для классификации изображений или обнаружения объектов. skillbox.ru Многие мобильные приложения для фотографии, такие как Google Photos, используют трансферное обучение для распознавания лиц, объектов и сцен. gimal-ai.ru
• Обработка естественного языка (NLP). www.ultralytics.com nauka-blog.ru Трансферное обучение применяют для анализа тональности, машинного перевода, создания чат-ботов. nauka-blog.ru Также его используют для распознавания именованных сущностей в текстах, относящихся к конкретной области (например, в юридических документах, медицинских картах). www.ultralytics.com
• Медицинская диагностика. nauka-blog.ru С помощью трансферного обучения можно использовать предобученные модели на общественных наборах изображений, а затем адаптировать их к специфике определённого типа снимков. nauka-blog.ru Это помогает врачам быстрее и точнее диагностировать заболевания. nauka-blog.ru
• Компьютерное зрение в промышленности. nauka-blog.ru Трансферное обучение помогает находить дефекты на продукции, идентифицировать отдельные детали или контролировать качество. nauka-blog.ru
• Робототехника. nauka-blog.ru dzen.ru Инженеры используют трансферное обучение для обучения роботов выполнению новых задач, таких как сортировка отходов или сбором урожая. dzen.ru

Трансферное обучение не является универсальным решением для всех задач. gimal-ai.ru Если исходная и целевая задачи слишком различны, трансферное обучение может не дать ожидаемого прироста производительности или даже привести к отрицательному переносу — ситуации, когда перенесённые знания ухудшают результаты. gimal-ai.ru