بررسی و تحلیل روشهای جدید در انتقال یادگیری و کاربردهای آن درحوزههای مختلف

انتقال یادگیری به عنوان یک فرآیند کلیدی در بهبود عملکرد مدلهای هوش مصنوعی، به ویژه در حوزه های یادگیری عمیق، توجه زیادی را به خود جلب کرده است. در این مقاله، به بررسی روشهای جدید در انتقال یادگیری میپردازیم که شامل تکنیکهای پیشرفتهای مانند یادگیری چند وظیفه ای، یادگیری مبتنی بر دانش، و تکنیکهای انتقال در فضای ویژگی میباشد. این روشها به ویژه در زمینه هایی نظیر پردازش زبان طبیعی، بینایی ماشین، و یادگیری تقویتی کاربردهای گسترده ای دارند. در حوزه پردازش زبان طبیعی، مدلهای پیشآموزشدیده نظیر BERT و GPT توانستهاند با بهره گیری از انتقال یادگیری، دقت بالایی در وظایف مختلف مانند تحلیل احساسات و ترجمه متن به دست آورند. در بینایی ماشین، شبکه های عصبی کانولوشن با استفاده از ویژگیهای استخراج شده از مدلهای پیشین، به طور موثری در تشخیص اشیاء و تصاویر پزشکی عمل میکنند . این مقاله همچنین به بررسی چالشها و محدودیتهای موجود در انتقال یادگیری، از جمله مساله فراموشی و نیاز به حجم داده های بزرگ در حوزه های خاص میپردازد. در نهایت، به پیشنهاداتی برای تحقیقات آینده و بهبود روشهای انتقال یادگیری در راستای افزایش کارایی و کاهش هزینه ها اشاره میشود. این بررسی نشان میدهد که انتقال یادگیری میتواند به عنوان ابزاری کارآمد در توسعه مدلهای هوش مصنوعی با قابلیتهای بالا و کاربردهای متنوع در صنایع مختلف عمل کند .

کلیدواژه ها:

انتقال یادگیری ، هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق