Transfer Learning hat sich zu einer sehr wertvollen Methode im maschinellen Lernen entwickelt, die es ermöglicht, Wissen von einer bereits erlernten Aufgabe auf eine neue, oft verwandte Aufgabe zu übertragen. Dies bietet einen erheblichen Vorteil, insbesondere wenn für die Zielaufgabe nur begrenzte Daten oder Rechenressourcen zur Verfügung stehen. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, nutzt Transfer Learning vortrainierte Modelle, um schneller und effizienter zu besseren Ergebnissen zu kommen. Diese Technik hat sich in verschiedenen Bereichen bewährt und revolutioniert gewissermaßen die Art und Weise, wie maschinelle Lernmodelle entwickelt und angewendet werden.

Was ist Transfer Learning?

Transfer Learning beschreibt eine Technik im maschinellen Lernen, bei welcher ein Modell, das auf einer bestimmten Aufgabe vortrainiert wurde, auf eine neue, aber verwandte Aufgabe angewendet wird. Das Ziel dabei ist, das Wissen, das ein Modell in der Quellaufgabe erlernt hat, für die Zielaufgabe zu nutzen und so den Lernprozess zu beschleunigen und zu verbessern. Das Wissen soll dadurch sozusagen transferiert werden. Dies spart nicht nur Rechenzeit, sondern ermöglicht auch den Einsatz in Bereichen, in denen Daten knapp oder schwer zu erheben sind. Statt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, wird ein bereits existierendes Modell verwendet, um so schneller zu besseren Ergebnissen zu erhalten.

Transfer Learning vs. Fine-Tuning

Fine-Tuning stellt einerseits eine Differenzierung zum Transfer Learning dar, andererseits kann man dabei auch von einer speziellen Art des Transfer Learnings sprechen, bei der ein vortrainiertes Modell auf eine spezifische Aufgabe angepasst wird. Während beim Transfer Learning oft das gesamte Quellmodell (oder Teile davon) verwendet wird, kann beim Fine-Tuning das Modell weiter trainiert und optimiert werden, indem nur bestimmte Schichten (z. B. die letzten Schichten eines neuronalen Netzes) für die Zielaufgabe angepasst werden. Das Modell wird auf die neue Aufgabe „abgestimmt“/getunt, was oft notwendig ist, wenn die Zielaufgabe in ihrer Natur oder ihren Daten leicht von der ursprünglichen Aufgabe abweicht.

In unserem Artikel untersuchen wir, wie das CLIP-Modell nach Feinabstimmung auf spezifische Datensätze im Vergleich zu traditionellen Modellen wie ResNet50 abschneidet.

Fine-Tuning the CLIP Foundation Model for Image Classification

Transfer Learning vs. Domain Adaption

Ähnlich wie beim zuvor beschriebenen Fine-Tuning lassen sich auch bei Domain Adaption gewisse Unterschiede, aber auch Gemeinsamkeiten bzw. Kombinationsmöglichkeiten mit dem Transfer Learning erkennen. Bei der Domain Adaption wird das Modell in einem Szenario verwendet, bei dem die Quell- und die Zieldomäne (also die Datensätze) unterschiedlich sind. Im Gegensatz zum traditionellen Transfer Learning, wo die Aufgaben ähnlich oder verwandt sind, können sich bei der Domain Adaption die Eigenschaften der Daten zwischen den beiden Domänen stark unterscheiden. Ziel ist es hier, dass das Modell, das auf der Quelldomäne trainiert wurde, in der Lage ist, ohne umfangreiches Neutraining sich an die Zieldomäne anzupassen.

Typen von Transfer Learning

Es gibt mehrere Typen von Transfer Learning, die sich in ihrer Herangehensweise, Anwendung, Art der Daten, Aufgaben und Modelle unterscheiden:

Supervised Transfer Learning bezieht sich auf den Transfer von Wissen zwischen zwei Aufgaben (sowohl Quellaufgabe als auch Zielaufgabe), die beide beschriftete/gelabelte Daten haben und somit einer Kategorie oder Klasse zugeordnet sind. Ein Modell wird zunächst auf einer großen Menge beschrifteter Daten für eine Quellaufgabe trainiert. Dieses vortrainierte Modell wird dann auf eine Zielaufgabe angewendet, die ebenfalls über beschriftete Daten verfügt. Der Vorteil dieser Methode ist, dass das Modell bereits generalisierte Merkmale erlernt hat, die auch für die Zielaufgabe relevant sind.

Ein klassisches Beispiel ist der Einsatz von vortrainierten Bildklassifikationsmodellen, die auf großen Datensätzen trainiert wurden und dann auf spezifische Bildverarbeitungsaufgaben wie die Erkennung von medizinischen Anomalien übertragen werden.

Weitere Informationen zu Supervised Machine Learning erhalten Sie in unserem Grundlagenbeitrag für Einsteiger und Fachkundige:

Supervised Learning: Kompakt erklärt

Beim Unsupervised Transfer Learning wird ein Modell auf unbeschrifteten/ungelabelte Daten für eine Quellaufgabe trainiert und dann auf eine Zielaufgabe angewendet, die ebenfalls unbeschriftete Daten enthält, das heißt keiner Kategorie oder Klasse zugeordnet sind. Dieser Ansatz wird genutzt, wenn keine oder nur sehr wenige beschriftete Daten verfügbar sind. Das Modell kann allgemeine Muster oder Strukturen in den Daten erlernen, die dann in der Zielaufgabe von Nutzen sind.

Ein Beispiel ist die Anwendung von Word-Embedding, die auf riesigen Mengen unbeschrifteter Texte trainiert und anschließend für verschiedene Aufgaben in der natürlichen Sprachverarbeitung verwendet werden kann.

Unsupervised Machine Learning ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Erfahren Sie in unserem Grundlagenbeitrag, welche Algorithmen eingesetzt werden, um Aufgaben wie die Anomalieerkennung oder die Generierung von Daten zu erledigen.

Unsupervised Learning: Kompakt erklärt

Semi-supervised Transfer Learning kombiniert beschriftete und unbeschriftete Daten. Hierbei wird ein Modell zunächst auf einer großen Menge unbeschrifteter Daten trainiert und anschließend auf einer kleineren Menge beschrifteter Daten feingetunt. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn nur eine begrenzte Anzahl von beschrifteten Daten für die Zielaufgabe verfügbar ist, aber große Mengen unbeschrifteter Daten vorhanden sind.

Ein Beispiel ist die Bildklassifizierung, bei der unbeschriftete Bilder genutzt werden, um allgemeine visuelle Muster zu lernen, die dann durch wenige beschriftete Daten für die Zielaufgabe verfeinert werden.

Beim Multi-Task Transfer Learning wird ein Modell gleichzeitig auf mehreren verwandten Aufgaben trainiert. Hierbei teilt das Modell seine Kapazität auf verschiedene Aufgaben auf, wobei es aus den verschiedenen Aufgaben lernt und dieses Wissen kombiniert, um die Gesamtleistung zu verbessern. Der Transfer von Wissen zwischen diesen Aufgaben führt oft zu einer besseren Generalisierungsfähigkeit.

Ein typisches Beispiel ist die gleichzeitige Durchführung von Objekterkennung und Bildsegmentierung in der Computer Vision, bei der das Modell von den überlappenden visuellen Informationen profitieren kann.

Zero-Shot Transfer Learning ist eine Methode, bei der ein Modell auf Aufgaben angewendet wird, für die es während des Trainings keine spezifischen Daten gesehen hat. Das Modell nutzt sein allgemeines Verständnis, das es aus der Quellaufgabe gelernt hat, um die Zielaufgabe zu bewältigen, obwohl keine direkten Beispiele vorliegen. Diese Technik wird vor allem in der natürlichen Sprachverarbeitung und der Computer Vision eingesetzt.

Ein Beispiel wäre ein trainiertes Modell, um allgemeine Bildbeschreibungen zu generieren, aber in der Lage ist, Objekte zu erkennen, die es nie während des Trainings gesehen hat.

Verwandt mit dem Zero-Shot Transfer Learning ist das Few-Shot Transfer Learning. Diese Methode zielt darauf ab, ein Modell mit nur wenigen Beispielen für die Zielaufgabe zu trainieren. Sie ist nützlich, wenn nur eine geringe Menge an Trainingsdaten verfügbar ist. Das Modell kann durch die Pre-Training auf einer großen Quellaufgabe die Fähigkeit entwickeln, auch mit wenigen Beispielen der Zielaufgabe gut zu generalisieren.

Ein Beispiel ist die Klassifikation von seltenen Krankheitsbildern, bei denen nur wenige medizinische Aufnahmen verfügbar sind, das Modell aber durch vortrainierte Netzwerke auf anderen medizinischen Bildern unterstützt wird.

Nutzen und Herausforderungen

Nutzen

• Durch den Einsatz eines vortrainierten Modells werden oft weniger Daten benötigt, um gute Ergebnisse zu erzielen.
• Transfer Learning beschleunigt den Trainingsprozess erheblich, da bereits vortrainierte Schichten verwendet werden.
• Es ermöglicht die Nutzung von Domänenwissen, das in ähnlichen Aufgaben erlernt wurde, und führt oft zu besseren Ergebnissen bei knappen Ressourcen.

Herausforderungen

• Eine der größten Herausforderungen besteht darin, die richtige Ähnlichkeit zwischen der Quell- und Zielaufgabe sicherzustellen.
• In manchen Fällen muss das Modell stark angepasst werden, um auf die neue Aufgabe zu passen, was zu einem komplexeren Fine-Tuning-Prozess führt.
• Modelle, die zu stark auf die Quellaufgabe angepasst sind, könnten Schwierigkeiten haben, sich auf eine neue Aufgabe zu übertragen.

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Einsatzgebiete von Transfer Learning

Transfer Learning hat sich zu einem der wichtigsten Werkzeuge im maschinellen Lernen entwickelt, in dem große Datenmengen oder lange Trainingszeiten eine Herausforderung darstellen. Es wird häufig eingesetzt, um die Leistung von Modellen zu verbessern und den Trainingsprozess zu beschleunigen, indem bereits erlernte Wissensstrukturen auf neue, verwandte Aufgaben übertragen werden. Zwei der prominentesten Anwendungsbereiche von Transfer Learning stellen Computer Vision und Natural Language Processing (NLP) dar.

Computer Vision

Typische Aufgaben der Computer Vision sind Bildklassifizierung, Objekterkennung und Bildsegmentierung. Das Training von tiefen neuronalen Netzen von Grund auf für diese Aufgaben würde oft riesige Mengen an beschrifteten Daten und umfangreiche Rechenressourcen erfordern, was in der Praxis eine große Herausforderung darstellen kann. In der Computer Vision wird Transfer Learning daher häufig verwendet, indem vortrainierte Modelle auf spezifische Bildverarbeitungsaufgaben übertragen werden. Diese Modelle wurden bereits auf riesigen Bilddatensätzen trainiert, die Millionen von Bildern und tausende von Klassen enthält. Die Modelle haben bereits allgemeine visuelle Merkmale, wie Kanten, Formen und Texturen gelernt, die auch in vielen anderen visuellen Aufgaben nützlich sind.

Der Prozess des Transfer Learnings in Computer Vision stellt sich in der Regel wie folgt dar. Als Grundlage wird ein vortrainiertes Modell verwendet. Für die Zielaufgabe, etwa die Erkennung bestimmter medizinischer Anomalien auf Röntgenbildern, werden die letzten Schichten des Netzwerks durch neue Schichten ersetzt, die speziell auf die Zielaufgabe abgestimmt sind. Diese neuen Schichten werden trainiert, während die restlichen Schichten des vortrainierten Modells unverändert bleiben oder minimal angepasst werden. Falls die Zielaufgabe stark von der ursprünglichen Aufgabe abweicht, können einige der tieferen Schichten des Modells im Rahmen eines Fine-Tuning weitertrainiert werden, um besser auf die neuen Daten zu passen.

Wesentliche Vorteile aus der Nutzung Transfer Learning in Computer Vision sind die Zeit- und Ressourcenersparnis sowie eine gute Generalisierungsmöglichkeit. Durch die Verwendung von vortrainierten Modellen kann die Trainingszeit verkürzt und auf Spezialgebiete angewandt werden.

Natural Language Processing

Einen weiteren Anwendungsbereich stellt das Natural Language Processing dar. NLP beschäftigt sich mit der Verarbeitung und Analyse von natürlicher Sprache durch Maschinen und typische Aufgaben umfassen Textklassifizierung, maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Sentimentanalyse. Traditionell erforderten NLP-Modelle umfangreiche Trainingsdatensätze, um gut zu funktionieren. Doch durch die Einführung von vortrainierten Sprachmodellen hat sich die Herangehensweise an NLP-Aufgaben grundlegend geändert. Diese Modelle werden auf riesigen, sogenannten Textkorpora trainiert, um allgemeine Sprachmuster zu lernen, die dann auf spezifische Aufgaben übertragen werden können.

Der Prozess des Transfer Learnings im NLP ähnelt dem in der Computer Vision, umfasst jedoch einige NLP-spezifische Techniken. Als Ausgangspunkt fungiert ein Modell, welches auf umfangreichen Textkorpora trainiert wurde. Das vortrainierte Modell wird dann auf eine bestimmte NLP-Aufgabe abgestimmt. Beim Fine-Tuning werden die bereits erlernten Sprachrepräsentationen des Modells schließlich genutzt und für die spezifische Aufgabe weiter optimiert. Dies geschieht in der Regel durch das Training auf einem spezifischen Datensatz, der für die Zielaufgabe relevant ist.

Vorteile aus der Verwendung ergeben sich aus einer effizienten Nutzung von Sprachwissen, welches die vortrainierten Modelle bereits erworben haben, sowie die Möglichkeit, auch mit kleineren, spezifischen Datensätzen zu arbeiten.

Die natürliche, gesprochene Sprache des Menschen ist der direkteste und einfachste Weg zur Kommunikation. Erfahren Sie, wie Maschinen und Algorithmen NLP innovativ nutzen:

Natural Language Processing (NLP): Natürliche Sprache für Maschinen

Mit Transfer Learning schneller zu besseren Ergebnissen

Transfer Learning ermöglicht es, bereits erlernte Wissensstrukturen eines Modells auf neue Aufgaben zu übertragen, wodurch weniger Trainingsdaten und Rechenressourcen benötigt werden. Verschiedene Ansätze, wie etwa supervised, unsupervised und semi-supervised Transfer Learning, bieten flexible Anwendungsmöglichkeiten für unterschiedliche Aufgaben und Datenverfügbarkeiten. Trotz der vielen Vorteile, wie Zeitersparnis und verbesserte Modellleistung, gibt es Herausforderungen wie die Anpassung an unterschiedliche Domänen oder Datenverteilungen. Transfer Learning findet breite Anwendung, insbesondere in Bereichen wie Computer Vision und NLP, und beschleunigt dort die Entwicklung leistungsfähiger Modelle.