• Buradasın

    Transfer Learning ve fine-tuning arasındaki fark nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Transfer learning ve fine-tuning arasındaki temel farklar şunlardır:
    1. Eğitim Kapsamı:
      • Transfer learning: Sadece son katmanlar yeni görev için eğitilir, modelin geri kalanı dondurulur 12.
      • Fine-tuning: Tüm model veya belirli katmanlar eğitilir, bu da modelin daha fazla uyum sağlamasına olanak tanır 12.
    2. Veri Gereksinimleri:
      • Transfer learning: Küçük datasets için uygundur, çünkü önceden eğitilmiş modelin genel özellikleri yeterlidir 13.
      • Fine-tuning: Daha büyük ve orijinal dataset'e benzer bir dataset gerektirir 13.
    3. Hesaplama Maliyeti:
      • Transfer learning: Daha az hesaplama kaynağı ve zaman gerektirir 12.
      • Fine-tuning: Daha fazla hesaplama gücü ve zaman ihtiyacı vardır 12.
    4. Adaptasyon:
      • Transfer learning: Modelin genel özelliklerini koruma eğilimindedir ve yeni görevlere adaptasyonu sınırlıdır 2.
      • Fine-tuning: Daha fazla katman ayarlandığından, yeni göreve daha iyi uyum sağlar 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. cyberbuzzfeed.com
        1
      2. geeksforgeeks.org
        2
      3. shieldbase.ai
        3
      4. medium.com
        4
      5. dev.to
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Transfer çeşitleri nelerdir?

    Transfer çeşitleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Havale: Aynı bankadaki hesaplar arasında para aktarma işlemidir. 2. EFT (Elektronik Fon Transferi): Farklı bankalar arasındaki para transferlerini ifade eder. 3. SWIFT (Yabancı Para Transferi): Yurt içi veya yurt dışındaki döviz transferlerinde kullanılır. 4. FAST (Fonların Anlık ve Sürekli Transferi): Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası tarafından geliştirilen, 7/24 para transferi yapmayı sağlayan bir sistemdir. 5. Cep telefonuna para transferi: Banka kartı ve şube kullanmadan, ATM üzerinden cep telefonuna para gönderme işlemidir. 6. Havaalanı transfer hizmetleri: Yolcuların havaalanından otel, iş merkezi veya şehir merkezine ulaşımını sağlayan hizmetlerdir.
    5 kaynak

    Fine-tuning ne işe yarar?

    Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir yapay zeka veya makine öğrenimi modelinin, belirli bir göreve veya veri setine özel olarak yeniden eğitilmesi işlemidir. Fine-tuning'in işe yaradığı bazı alanlar: Zaman ve kaynak tasarrufu: Bir modeli sıfırdan eğitmek çok fazla zaman ve kaynak gerektirir. Daha iyi performans: Hedefe özel veri setiyle eğitilen modeller, genelleşmiş bir modele göre daha hassas ve doğru sonuçlar verebilir. Özelleştirilebilirlik: Genel bir modelin özel bir göreve uyarlanmasını sağlar. Rekabet avantajı: Fine-tuning, yapay zeka modellerini rakiplerden farklılaştırarak benzersiz ürünler oluşturmayı mümkün kılar.
    5 kaynak

    Transfer öğrenme hangi durumlarda kullanılır?

    Transfer öğrenme, özellikle sınırlı veri veya hesaplama gücüne sahip durumlarda kullanılır. Transfer öğrenmenin kullanıldığı bazı durumlar: Bilgisayarla görme: Nesne tanıma, görüntü sınıflandırma ve yüz tanıma gibi görevlerde, geniş bir veri seti üzerinde eğitilmiş modeller, belirli alanlardaki (örneğin, tıbbi görüntüleme) görevlere uyarlanabilir. Doğal dil işleme: Büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller, dil modeli oluşturma, metin sınıflandırma ve soru yanıtlama gibi görevlere uyarlanabilir. Oyun ve robotik: Bir görevde başarılı olmayı öğrenen bir robot, bu stratejisini benzer görevlerde kullanarak daha hızlı adapte olabilir. Ses sınıflandırması: Büyük ses veri kümeleri üzerinde eğitilmiş modeller, ses parçalarının sınıflandırılmasında kullanılabilir. Transfer öğrenme, daha az veri ile yüksek performans elde etme, eğitim süresini kısaltma ve genel bilgileri spesifik görevlere uyarlama gibi avantajlar sağlar.
    5 kaynak

    Fine-tuning nasıl yapılır?

    Fine-tuning (ince ayar) yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Önceden eğitilmiş bir model seçimi. 2. Veri hazırlama. 3. Modelin ince ayarı. 4. Değerlendirme ve doğrulama. 5. Yinelemeli iyileştirme. Fine-tuning, hesaplama açısından maliyetli olabilir.
    5 kaynak