التعلم التلوي هو نوع من تقنيات التعلم الآلي حيث يتكيف النموذج مع المهام الجديدة باستخدام المعرفة من المهام التي تم حلها مسبقًا. إنه مفهوم موجود منذ أواخر الثمانينات ويستخدم في نماذج مختلفة في الذكاء الاصطناعي.
في التعلم الآلي التقليدي، يحتاج النموذج إلى إعادة تدريبه على البيانات والمهام الجديدة، لأنه يعتمد على التعلم من البيانات المرتبطة مباشرة بالمهمة الحالية. من ناحية أخرى، عند استخدام التعلم التلوي، يمكن اعتبار مهمة تعلم مهمة جديدة بمثابة مهمة وصفية مدعومة بمعرفة كيفية تعلم النموذج من المهام السابقة.
تم استخدام تقنيات التعلم التلوي في مجالات مختلفة، مثل التعلم المعزز والشبكات العصبية والتنبؤ والروبوتات. ويمكن استخدامه أيضًا لتحسين كفاءة عملية التعلم، من خلال جعل النموذج يتكيف بشكل أسرع وببيانات أقل.
على سبيل المثال، في التعلم متعدد المهام، يتم تدريب النماذج على مجموعة من المهام المترابطة - وهي تقنية يمكن لبعض النماذج تعلمها. يساعد هذا النموذج على التكيف بسرعة مع مهمة جديدة، حيث أنه قد شاهد بالفعل بيانات مماثلة من المهام السابقة.
يمكن أيضًا استخدام التعلم التلوي في نقل التعلم، حيث يمكن للنموذج الذي تم تدريبه بالفعل نقل معرفته إلى مهمة جديدة. وهذا يسمح بتدريب أسرع وأكثر دقة، من خلال جعل النموذج يستفيد من المعرفة من المهام التي تم تدريبها مسبقًا.
بشكل عام، يجعل التعلم التلوي عملية التعلم الآلي أكثر كفاءة، حيث يمكن للنموذج استخدام المعرفة الحالية للتكيف بسرعة مع المهام الجديدة. في المستقبل، من المتوقع أن يصبح استخدام التعلم التلوي أكثر بروزًا، حيث ستتمكن النماذج من التعلم بشكل أسرع وأكثر دقة وبمجموعات بيانات أقل.
