23.2. Apprentissage par transfert et mise au point : avantages de l'apprentissage par transfert

23.2. Apprentissage par transfert et mise au point : avantages de l'apprentissage par transfert

L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond ont révolutionné de nombreux domaines scientifiques et technologiques, offrant des solutions innovantes à des problèmes complexes. Cependant, la formation de modèles d’apprentissage profond à partir de zéro nécessite de grands ensembles de données et une puissance de calcul considérable. L'apprentissage par transfert apparaît comme une technique précieuse pour surmonter ces défis, permettant d'adapter des modèles pré-entraînés à de nouvelles tâches avec moins de données et de ressources. Dans ce chapitre, nous explorerons les avantages du Transfer Learning et comment il peut être appliqué dans le contexte de Python.

Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?

L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle développé pour une tâche est réutilisé comme point de départ pour un modèle dans une deuxième tâche. Il s'agit d'une approche particulièrement puissante lorsque nous disposons d'un ensemble de données limité pour la nouvelle tâche. Au lieu de commencer à entraîner un modèle à partir de zéro, nous pouvons utiliser un modèle qui a déjà appris des fonctionnalités pertinentes à partir d'un ensemble de données plus vaste et plus général, comme ImageNet pour la vision par ordinateur ou des modèles de langage comme BERT pour le traitement du langage naturel.

Avantages de l'apprentissage par transfert

• Réduction du temps et des coûts de calcul : former des modèles de Deep Learning à partir de zéro peut s'avérer extrêmement coûteux en termes de temps et de ressources de calcul. L'apprentissage par transfert permet aux chercheurs et aux développeurs de gagner du temps en réutilisant des modèles déjà formés sur de grands volumes de données, réduisant ainsi le besoin en puissance de calcul.
• Amélioration des performances avec moins de données : dans de nombreux cas, les ensembles de données disponibles pour des tâches spécifiques sont petits. Le Transfer Learning permet de créer des modèles robustes même lorsque le volume de données est limité, puisque le modèle pré-entraîné dispose déjà d'une base de connaissances importante.
• Généralisation améliorée : les modèles pré-entraînés sur de grands ensembles de données ont tendance à apprendre des fonctionnalités génériques utiles pour une grande variété de tâches. En utilisant l'apprentissage par transfert, il est possible de tirer parti de ces caractéristiques généralistes, ce qui peut conduire à une meilleure généralisation dans de nouvelles tâches.
• Facilité d'utilisation : grâce aux frameworks de deep learning tels que TensorFlow et PyTorch, il est facile d'importer des modèles pré-entraînés et de les adapter à de nouvelles tâches. Cela rend l'apprentissage profond plus accessible, même à ceux qui ne disposent pas de l'expertise nécessaire pour entraîner des modèles complexes à partir de zéro.

Comment appliquer l'apprentissage par transfert

Pour appliquer le Transfer Learning, nous suivons généralement deux étapes principales : sélectionner un modèle pré-entraîné pertinent et adapter ce modèle à la nouvelle tâche, un processus appelé réglage fin.

Sélection de modèles pré-entraînés

La première étape consiste à choisir un modèle pré-entraîné adapté à la tâche à accomplir. Par exemple, pour les tâches de vision par ordinateur, des modèles tels que VGG, ResNet et Inception sont des options populaires. Pour le traitement du langage naturel, des modèles comme BERT et GPT ont montré des résultats impressionnants.

Réglage précis du modèle

Une fois le modèle sélectionné, l'étape suivante consiste à l'adapter à la nouvelle tâche. Cela implique généralement le processus suivant :

1. Supprimer les dernières couches spécifiques à la tâche d'origine et les remplacer par de nouvelles couches adaptées à la nouvelle tâche.
2. Geler les couches initiales du modèle afin que leurs poids ne soient pas mis à jour lors de l'entraînement de la nouvelle tâche.
3. Entraînement des nouvelles couches avec le nouvel ensemble de données de tâche, permettant au modèle d'ajuster ses pondérations en fonction des spécificités de cette tâche.
4. Enfin, débloquer certaines des couches initiales et co-entraîner avec les nouvelles couches pour permettre un réglage plus précis.

Ces étapes permettent au modèle de transférer les connaissances acquises lors de la formation précédente vers la nouvelle tâche, en s'adaptant aux nouvelles conditions avec beaucoup moins d'effort de calcul que celui qui serait nécessaire pour entraîner un modèle à partir de zéro.

Conclusion

L'apprentissage par transfert est une technique puissante qui offre une série d'avantages dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. En tirant parti de modèles pré-entraînés, vous pouvez obtenir des résultats impressionnants sur des tâches spécifiques avec une fraction du temps et des ressources généralement requis. Grâce aux bibliothèques Python telles que TensorFlow et PyTorch, Transfer Learning devient un outil accessible pour les scientifiques et les développeurs de données, démocratisant l'accès aux modèles avancés d'apprentissage profond et facilitant l'innovation dans plusieurs domaines.