نقل التعلم هو أسلوب في التعلم الآلي يركز على تخزين المعرفة المكتسبة أثناء حل مشكلة واحدة وتطبيقها على مشكلة مختلفة ولكن ذات صلة. ويساعد ذلك على تقليل وقت التدريب اللازم لمجموعة كبيرة من البيانات ويمنع الحاجة إلى البدء من الصفر. يحتوي التعلم النقلي على العديد من التطبيقات العملية في مجالات مثل رؤية الكمبيوتر، ومعالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام.
يعمل نقل التعلم عن طريق استخدام شبكة تم تدريبها بالفعل على مهمة معينة، وإعادة استخدام أوزانها في مهمة أخرى ذات صلة. يتيح ذلك إكمال المهمة بشكل أسرع وأكثر دقة دون الحاجة إلى البدء من قائمة فارغة. تجدر الإشارة إلى أن نقل التعلم يختلف عن تكييف المجال، والذي ينطبق فقط على المجال المصدر بينما يمكن تطبيق نقل التعلم على كل من المجالين المصدر والهدف.
إحدى المزايا الرئيسية لنقل التعلم هي قدرته على تقليل وقت التدريب. فهو يتطلب عددًا أقل من عينات التدريب المصنفة للمهمة المستهدفة مقارنة بالتدريب من الصفر، والذي يمكن أن يكون عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً. سيتطلب النموذج الذي تم تدريبه من الصفر أيضًا مزيدًا من المعلمات للتعلم، مما يؤدي إلى زيادة فرصة التجهيز الزائد.
من الأمثلة الشائعة على نقل التعلم في الممارسة العملية الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs). تعد شبكات CNN نوعًا من الشبكات العصبية التي تتعامل بشكل أساسي مع الصور. يمكن استخدام شبكات CNN المدربة مسبقًا، والتي تحتوي على أوزان من الشبكات المدربة على مجموعات البيانات الكبيرة، مثل ImageNet، للتعرف على الكائنات في الصور. وبما أن شبكات CNN قد تم تدريبها بالفعل على عدد كبير من العينات، فيمكن إكمال مهام الرؤية الحاسوبية الأخرى بسهولة باستخدام مجموعة بيانات أصغر بكثير.
في الختام، يعتبر نقل التعلم تقنية قوية تمكن الآلات من تعلم المهام الجديدة بسرعة باستخدام شبكات مدربة مسبقًا. ومن خلال الاستفادة من المعرفة المكتسبة أثناء حل مشكلة واحدة، فإنه يقلل من وقت التدريب والمعلمات اللازمة للمهمة الجديدة. وهذا يجعل نقل التعلم حلاً لا يقدر بثمن لمختلف المشاكل في رؤية الكمبيوتر والبرمجة اللغوية العصبية والتعرف على الكلام.
