Grundlagen IoT-Basics: Was ist Transfer Learning?

Transfer Learning soll dabei helfen, Lernvorgänge im Bereich des Machine Learnings deutlich zu verkürzen. Die Lernmethode nutzt bereits trainierte Modelle als Ausgangspunkt und kann somit schneller Ergebnisse für KI-Systeme liefern.

Transfer Learning ist eine Lernmethode im Bereich Machine Learning, vor allem für Deep Learning-Projekte. Vereinfacht ausgedrückt liegt die Idee zu Grunde, dass ein Machine Learning-System seine Erkenntnisse und sein erlerntes Datenmodell an ein anderes System weitergeben kann, das diese Daten für die Analyse einer ähnlich gearteten Fragestellung nutzen kann. Dabei lassen sich auch ähnliche Quell-Modelle und deren Daten nutzen, um wiederum Daten in einem neuen Ziel-System zu verarbeiten.

Häufige Einsatzgebiete sind die Gesichtserkennung und die automatisierte Analyse von Text zur Suche von Strukturen. Ein Beispiel hierfür ist das automatische Erkennen von Hassrede in sozialen Netzwerken.