Esploreremo il concetto di Transfer Learning nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Scopriremo cos’è, come funziona e vedremo alcuni esempi pratici. Infine, offriremo un tutorial base per chi desidera avere una prima esperienza pratica con questa tecnologia; vedremo successivamente le domande comuni e le attinenze con il mondo del lavoro.
Indice dei contenuti
Transfer Learning, cos’è: definizione e pratica
Il Transfer Learning è una strategia di apprendimento automatico dove un modello sviluppato per un compito viene riutilizzato come punto di partenza per un modello su un secondo compito. È particolarmente utile in situazioni in cui i dati disponibili per il nuovo compito sono limitati.
Differenze e tipologie
Ci sono principalmente due scenari di Transfer Learning nel campo della visione artificiale:
- Feature Extraction: Questa strategia implica l’uso di rappresentazioni apprese da un modello precedente e l’addestramento di un nuovo strato di output per il nuovo compito.
- Fine-Tuning: In questa strategia, si parte da un modello pre-addestrato e si ri-addestra su tutto o parte del modello sul nuovo compito.
Come funziona in breve
Il Transfer Learning funziona sfruttando le caratteristiche apprese da modelli precedenti, che possono aver richiesto grandi quantità di dati e risorse di calcolo per l’addestramento. Queste caratteristiche possono essere generali e applicabili a vari compiti. Tramite il Transfer Learning, queste caratteristiche generali vengono “trasferite” e adattate a un nuovo compito con dati limitati.
Transfer Learning esempi
Applicazione nella classificazione delle immagini
Usare un modello addestrato su un dataset come ImageNet e adattarlo per classificare immagini in categorie specifiche per un’applicazione particolare.
Riconoscimento di sentiment in recensioni
Sfruttare un modello pre-addestrato sulla classificazione del testo per riconoscere sentimenti positivi o negativi in recensioni di prodotti specifici.
Detecting anomalie in radiografie
Utilizzare un modello addestrato per rilevare anomalie in radiografie mediche, partendo da un modello generale di riconoscimento di immagini.
Traduzione di lingue minori
Adattare un modello di traduzione di lingue maggiori per tradurre lingue con meno risorse disponibili.
Riconoscimento vocale per dialetti
Adattare un modello di riconoscimento vocale standard per riconoscere specifici dialetti o accenti regionali.
Tutorial base
# Supponiamo di usare TensorFlow e Keras
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Caricare un modello pre-addestrato, ad esempio VGG16
base_model = keras.applications.VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
# Congelare i layer del modello base
for layer in base_model.layers:
layer.trainable = False
# Creare un nuovo modello sfruttando il modello base
model = keras.models.Sequential([
base_model,
keras.layers.GlobalAveragePooling2D(),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # Supponendo 10 classi per il nuovo compito
])
# Compilare e addestrare il modello sul nuovo dataset
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# Qui inserire il codice per addestrare il modello sul tuo dataset
Applicazioni e casi d’uso nel lavoro
Il Transfer Learning ha trovato applicazione in una vasta gamma di settori, contribuendo significativamente all’evoluzione dell’Intelligenza Artificiale.
- Medicina: Aziende come DeepMind hanno utilizzato il Transfer Learning per migliorare il riconoscimento di immagini mediche, come le radiografie.
- Riconoscimento vocale: Società come Apple e Google usano il Transfer Learning per migliorare le prestazioni dei loro assistenti virtuali, come Siri e Google Assistant, rispetto a dialetti e accenti specifici.
- Automobilistico: L’industria automobilistica, con giganti come Tesla, ha impiegato il Transfer Learning nelle tecnologie di guida autonoma.
Transfer Learning figure lavorative
Il campo del Transfer Learning ha dato vita a una serie di ruoli professionali specializzati.
- Data Scientist: Si occupano di analizzare e interpretare dati complessi, utilizzando anche il Transfer Learning per migliorare l’efficienza dei modelli IA.
- Machine Learning Engineer: Specialisti nella creazione e nell’ottimizzazione di algoritmi di apprendimento automatico che sfruttano il Transfer Learning.
- Research Scientist: Molti scienziati della ricerca in aziende come Facebook AI Research o OpenAI stanno esplorando nuovi metodi e tecniche in Transfer Learning.
Transfer Learning: risorse utili
Esistono numerose risorse per approfondire il tema del Transfer Learning, tra cui:
- TensorFlow Tutorials: Una guida completa al Transfer Learning offerta da TensorFlow.
- DeepLearning.ai: Una piattaforma di apprendimento con diversi corsi focalizzati sull’apprendimento profondo e Transfer Learning.
- arXiv: Una pre-print repository dove molti ricercatori pubblicano i loro lavori su Transfer Learning.
- Libro: “Deep Learning” di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville.
Domande comuni su Transfer Learning
Che cosa è il Transfer Learning?
È una strategia di apprendimento automatico dove un modello sviluppato per un compito viene riutilizzato come punto di partenza per un modello su un secondo compito.
Perché è utile il Transfer Learning?
Permette di sfruttare le caratteristiche apprese da modelli precedentemente addestrati, risparmiando tempo e risorse nella formazione di nuovi modelli.
In quali settori trova applicazione?
Medicina, riconoscimento vocale, automobilistico, tra gli altri.
È sempre garantito un miglioramento delle prestazioni con il Transfer Learning?
No, dipende dai dati e dal compito specifico. Tuttavia, in molte situazioni può offrire significativi vantaggi.
Qual è la differenza tra Fine-Tuning e Feature Extraction nel Transfer Learning?
Il Fine-Tuning ri-addestra tutto o parte del modello sul nuovo compito, mentre la Feature Extraction usa rappresentazioni apprese e addestra solo un nuovo strato di output.
Quali framework supportano il Transfer Learning?
TensorFlow, Keras, PyTorch e molti altri framework di apprendimento profondo supportano il Transfer Learning.
Qual è il ruolo dei Data Scientist nel Transfer Learning?
Si occupano di analizzare e interpretare dati complessi, utilizzando il Transfer Learning per migliorare l’efficienza dei modelli IA.
Posso usare modelli pre-addestrati per il Transfer Learning?
Sì, molte piattaforme, come TensorFlow e PyTorch, offrono modelli pre-addestrati che possono essere utilizzati come punto di partenza per il Transfer Learning.
Il Transfer Learning è limitato solo alla visione artificiale?
No, mentre è popolare nella visione artificiale, il Transfer Learning può essere applicato in vari domini, come il trattamento del linguaggio naturale o il riconoscimento vocale.
Il Transfer Learning richiede molte risorse di calcolo?
Generalmente richiede meno risorse rispetto all’addestramento di un modello da zero, poiché sfrutta le conoscenze preesistenti di altri modelli.
Certificazioni Transfer Learning
- TensorFlow Developer Certification: Anche se non esclusivamente sul Transfer Learning, questa certificazione copre molti concetti chiave dell’apprendimento profondo, inclusi aspetti del Transfer Learning.
- DeepLearning.ai: Offre corsi e certificazioni che coprono vari aspetti dell’apprendimento profondo e del Transfer Learning.
