Cách Ludwig AI hỗ trợ cải thiện Học tập chuyển giao (Transfer Learning)

Ludwig AI, một công cụ deep learning mã nguồn mở có thể cung cấp một loạt các mô hình được đào tạo trước và các kỹ thuật tinh chỉnh có thể dễ dàng thích ứng với các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau cho Học tập chuyển giao.

• Giới thiệu về Kỹ thuật thiết kế mạch di truyền dựa trên AI
• Khám phá lợi ích của việc chuẩn hoá nhóm AI trong Deep learning
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI
• Tìm hiểu việc chuẩn hóa nhóm AI trong các mô hình deep learning
• Ưu điểm của AI Adam Optimizer trong nâng cao hiệu suất mô hình học sâu

Các mô hình được đào tạo trước và các chiến lược tinh chỉnh của Ludwig AI mang đến một giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt để tăng cường học tập chuyển đổi. Ludwig AI, một công cụ deep learning mã nguồn mở có thể cung cấp một loạt các mô hình được đào tạo trước và các kỹ thuật tinh chỉnh có thể dễ dàng thích ứng với các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau cho Học tập chuyển giao.

Học tập chuyển giao (transfer learning) là gì?

Học tập chuyển giao đã trở thành một cách tiếp cận phổ biến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học, vì nó cho phép các mô hình tận dụng kiến thức thu được từ việc giải quyết một vấn đề để giải quyết một vấn đề liên quan khác. Điều này không chỉ làm giảm lượng thời gian và tài nguyên cần thiết để đào tạo một mô hình mà còn thường mang lại hiệu suất tốt hơn. Ludwig AI, một hộp công cụ deep learning mã nguồn mở, đã đi đầu trong xu hướng này, cung cấp một loạt các mô hình được đào tạo trước và các kỹ thuật tinh chỉnh có thể dễ dàng thích ứng với các nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau.

Ưu điểm của Ludwig AI

Bạn có thể tìm thấy nhiều ưu điểm của Ludwig AI:

Lượng dữ liệu khổng lồ

Một trong những lợi thế chính của việc sử dụng các mô hình được đào tạo trước của Ludwig AI là chúng đã được đào tạo về lượng dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng nắm bắt các mẫu và mối quan hệ phức tạp. Điều này có nghĩa là khi các mô hình này được tinh chỉnh cho một nhiệm vụ cụ thể, chúng có thể đạt được hiệu suất tốt hơn so với các mô hình được đào tạo từ đầu. Hơn nữa, các mô hình được đào tạo trước của Ludwig AI bao gồm nhiều lĩnh vực, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và nhận dạng giọng nói, khiến chúng phù hợp với nhiều ứng dụng.

Cung cấp các chiến lược tinh chỉnh

Để tận dụng tối đa các mô hình được đào tạo trước này, Ludwig AI cung cấp một số chiến lược tinh chỉnh có thể được tùy chỉnh theo các yêu cầu cụ thể của một nhiệm vụ nhất định. Một trong những chiến lược như vậy là điều chỉnh tốc độ học tập, xác định tốc độ thích ứng của mô hình với nhiệm vụ mới. Bằng cách sử dụng tốc độ học tập nhỏ hơn, mô hình có thể tinh chỉnh trọng số của nó dần dần, đảm bảo rằng nó vẫn giữ được kiến thức thu được trong quá trình đào tạo trước trong khi vẫn thích ứng với nhiệm vụ mới. Mặt khác, tốc độ học lớn hơn có thể giúp mô hình học nhiệm vụ mới nhanh hơn, nhưng nó cũng có thể khiến mô hình quên một số kiến thức thu được trong quá trình đào tạo trước.

Cập nhật có chọn lọc

Một chiến lược tinh chỉnh khác do Ludwig AI cung cấp là cập nhật có chọn lọc một số lớp nhất định của mô hình trong khi vẫn giữ cố định các lớp khác. Điều này có thể đặc biệt hữu ích khi mô hình được đào tạo trước đã được đào tạo về một nhiệm vụ hoặc miền tương tự, vì nó cho phép mô hình giữ lại kiến thức có liên quan đến nhiệm vụ mới trong khi cập nhật các phần cần được điều chỉnh. Ví dụ: trong một tác vụ thị giác máy tính, các lớp thấp hơn của mô hình được đào tạo trước có thể đã học được các tính năng hữu ích như các cạnh và kết cấu, những tính năng này có thể được sử dụng lại cho tác vụ mới. Bằng cách chỉ cập nhật các lớp cao hơn, mô hình có thể tập trung vào việc tìm hiểu các tính năng dành riêng cho nhiệm vụ hơn.

Hỗ trợ các kỹ thuật chính quy

Ludwig AI cũng hỗ trợ các kỹ thuật chính quy khác nhau có thể giúp ngăn chặn việc trang bị quá mức trong quá trình tinh chỉnh. Việc trang bị quá mức xảy ra khi một mô hình học cách hoạt động tốt trên dữ liệu huấn luyện nhưng không khái quát hóa tốt đối với dữ liệu mới, chưa nhìn thấy. Các kỹ thuật chính quy hóa, chẳng hạn như giảm trọng số và bỏ học, có thể giúp giảm thiểu vấn đề này bằng cách thêm các ràng buộc vào khả năng của mô hình, buộc mô hình phải học các tính năng mạnh mẽ và có thể khái quát hóa hơn.

Giao diện thân thiện với người dùng

Ngoài các chiến lược tinh chỉnh này, Ludwig AI còn cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, giúp cả người mới bắt đầu và chuyên gia dễ dàng thử nghiệm các cấu hình và cài đặt khác nhau. Điều này cho phép người dùng lặp lại nhanh chóng và tìm ra sự kết hợp tốt nhất giữa các mô hình được đào tạo trước và các kỹ thuật tinh chỉnh cho nhiệm vụ cụ thể của họ.

Kết luận

Tóm lại, các mô hình được đào tạo trước và các chiến lược tinh chỉnh của Ludwig AI mang đến một giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt để tăng cường học tập chuyển đổi. Bằng cách tận dụng kiến thức thu được từ việc giải quyết các vấn đề liên quan, các mô hình này có thể đạt được hiệu suất tốt hơn với ít thời gian và nguồn lực đào tạo hơn. Hơn nữa, giao diện thân thiện với người dùng của hộp công cụ và các chiến lược tinh chỉnh có thể tùy chỉnh giúp người dùng dễ dàng điều chỉnh các mô hình này cho nhiều nhiệm vụ và lĩnh vực khác nhau. Khi AI tiếp tục phát triển, các công cụ như Ludwig AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cho phép các nhà nghiên cứu và học viên khai thác toàn bộ tiềm năng của học tập chuyển đổi.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/enhancing-transfer-learning-with-ludwig-ais-pretrained-models-and-fine-tuning-techniques/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả