В каких областях машинного обучения наиболее эффективно применяется трансферное обучение?

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

• Компьютерное зрение. skillbox.ru gimal-ai.ru За основу для создания нейросети для классификации изображений или обнаружения объектов берут модель, которая уже умеет работать с картинками. skillbox.ru
• Обработка текстов. skillbox.ru Трансферное обучение подходит для подстройки больших языковых моделей под конкретные задачи, например, для создания чат-ботов. skillbox.ru
• Генерация изображений. skillbox.ru Большую нейросеть для генерации картинок можно дообучить создавать работы в стиле известных художников. skillbox.ru
• Распознавание речи. skillbox.ru gimal-ai.ru Если нейросеть уже умеет обрабатывать речь, то можно дополнительно научить её понимать специфические термины. skillbox.ru
• Рекомендательные системы. skillbox.ru Нейросети в онлайн-магазинах анализируют паттерны поведения пользователя в одной категории товаров, а после применяют их для рекомендации чего-то нового. skillbox.ru
• 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
• Робототехника. nauka-blog.ru Использование трансферного обучения сокращает время обучения и повышает гибкость робототехнических систем, позволяя перенастраиваться на новые задачи быстрее и эффективнее. nauka-blog.ru