Transfer Learning
Transfer Learning
Transfer Learning: النظرية، الأنواع، والتطبيقات
Transfer Learning أصبح من الأعمدة الأساسية في ال machine learning ، خصوصًا في مجال ال Deep Learning . بيتيح تدريب الmodels بكفاءة أكبر باستخدام بيانات محدودة، من خلال الاستفادة من المعرفة الموجودة في models سابقة. في المقالات دي، هنشرح النظرية، الأنواع، الفوايد، ومستقبل Transfer Learning .
يعني إيه Transfer Learning؟
Transfer Learning هو أسلوب في Machine Learning بنستخدم فيه models متدرب على مهمة معينة (Source Task) كنقطة بداية لmodel جديد على مهمة تانية (Target Task). الهدف هو نقل المعرفة اللي اكتسبها الmodel الأول للmodel التاني عشان يحسن الأداء ويوفر وقت.
ليه نستخدم Transfer Learning؟
- توفير الوقت والموارد: تدريب Deep learning model من الصفر بياخد وقت وموارد كبيرة ال Transfer Learning بيسرّع العملية دي باستخدام models متدربة مسبقًا.
- تحسين الأداء: الاستفادة من المعرفة الجاهزة بتساعد في تحسين الأداء، خاصة لو البيانات المتاحة للمهمة الجديدة محدودة.
- التعامل مع ندرة البيانات: في حالات كتير، مش بنقدر نوفر بيانات كافية لتدريب Deep Model. هنا بتيجي فايدة Transfer Learning .
المفاهيم الأساسية في نظرية Transfer Learning
الهدف الأساسي هو تحقيق النقل الإيجابي (Positive Transfer)، اللي بيحسّن أداء المهمة الجديدة. لكن التحدي هو تجنب النقل السلبي (Negative Transfer)، اللي ممكن يضر الأداء لو المهام مش مرتبطة ببعض.
مؤشرات تقييم ال Transfer Learning :
- إمكانية التنفيذ: هل ال model يقدر ينفّذ المهمة الجديدة باستخدام المعرفة المنقولة بس؟
- سرعة التعلم: هل الmodel بيتعلم أسرع باستخدام Transfer Learning مقارنة بالتدريب من الصفر؟
- مقارنة الأداء: هل الأداء النهائي لل model بنفس كفاءة التدريب العادي أو أحسن؟
الطرق المفضلة في Transfer Learning:
1. Feature Extraction :
بدل ما نعدّل في model weights المدرب مسبقًا، بنستخدمه لاستخراج الfeatures فقط. الطبقات الأولى بتظل ثابتة، والتدريب بيتم على الطبقات النهائية أو رأس التصنيف الجديد.
2.Partial Fine-Tuning :
إعادة تدريب جزء من الطبقات (عادة الطبقات الأخيرة) بينما تبقى الطبقات الأولى ثابتة. ده بيجمع بين الكفاءة والتخصيص للمهمة.
3.Domain Adaptation :
تكييف ال model المدرب مسبقًا مع بيانات نطاق معين باستخدام تقنيات مثل التكيف المعاكس (Adversarial Adaptation) لتقريب ال domains المميزة بين النطاقين.
4.Parameter-Efficient Fine-Tuning :
تقتصر التعديلات على جزء صغير من الparameters (مثل bias Parameters )، بحيث تظل ال weights الأساسية ثابتة. من الأمثلة على ده:
- LoRA) Low-Rank Adaptation): إدخال تحديثات منخفضة الرتبة ل weight .
- Adapters: إضافة layers قابلة للتدريب بين layers الموجودة.
- Prompt Tuning: تعلم الموجهات الخاصة بالمهمة في مدخلات الmodel مع إبقاء الmodel ثابت.
5.Knowledge Distillation:
الmodel المدرب مسبقًا يعمل كـ “معلم”، والmodel الأصغر (الطالب) يتعلم تقليد سلوكه في المهمة الجديدة.
6.Zero-Shot and Few-Shot Learning:
مع ال models المدربة مسبقًا الكبيرة مثل GPT أو CLIP، يمكن استخدام ال model مباشرة في المهمة باستخدام معرفته الحالية بدون تدريب إضافي (Zero-Shot) أو باستخدام عدد قليل من الأمثلة التدريبية (Few-Shot) .
7.Hypernetwork Approaches:
شبكة صغيرة (Hypernetwork) تولد weights خاصة بالمهمة لأجزاء من ال model المدرب مسبقًا، مما يتيح التكيف الديناميكي دون الحاجة لإعادة تدريب الmodel بالكامل.
8.Elastic Weight Consolidation (EWC):
إعادة تدريب ال model مع تنظيم التغييرات في الأوزان المهمة للمهمة الأصلية لتجنب نسيان المعرفة عند التكيف مع مهمة جديدة
أنواع Transfer Learning وكيفية تطبيقها
1. حسب علاقة المهام:
- Transductive Transfer:
- الوصف: نفس المهمة لكن ببيانات مختلفة.
- الطريقة المفضلة:
- Feature Extraction: استخدام الطبقات الأولى من الmodel (اللي بتتعلم الfeatures العامة) وتجميدها، ثم تدريب ال layers الأخيرة على البيانات الجديدة.
- Inductive Transfer:
- الوصف: مهام مختلفة، وعادة البيانات بتكون labeled
- الطريقة المفضلة:
- Partial Fine-Tuning: إعادة تدريب بعض الlayers المتأخرة من ال model فقط مع الحفاظ على ال layers الأولى، لأن ال layers الأخيرة تعلم features تتعلق بالمهمة الجديدة.
- Feature Extraction: لو البيانات جديدة ومحدودة، يمكن استخراج الfeatures الأساسية من الmodel الأصلي وتدريب الlayers العليا فقط.
- Unsupervised Transfer:
- الوصف: مهام مختلفة باستخدام بيانات غير مصنفة (Unlabeled)
- الطريقة المفضلة:
- Domain Adaptation: استخدام تقنيات مثل التكيف المعاكس (Adversarial Adaptation) أو تقليل التباين (Discrepancy Minimization) لتقريب الdomains المميزة بين البيانات المصدر والبيانات الهدف.
2. حسب تشابه المهام:
- Near Transfer:
- الوصف: المهام قريبة من بعض، زي تصنيف صور الحيوانات.
- الطريقة المفضلة:
- Partial Fine-Tuning: إعادة تدريب الlayers العليا مع الحفاظ على الطبقات الأساسية التي تعلم الميزات العامة.
- Far Transfer:
- الوصف: المهام بعيدة عن بعض، وبتشترك في ملامح قليلة.
- الطريقة المفضلة:
- Domain Adaptation: استخدام تقنيات متخصصة لتكييف الmodel مع البيانات الخاصة بالdomain الجديد مع الحفاظ على المعرفة من ال domain الأول.
- Parameter-Efficient Fine-Tuning: تعديل بعض الparameters فقط (مثل bias parameter)، بحيث لا يتم تعديل الأوزان الأساسية لل model .
3. حسب تأثير المعرفة:
- نقل إيجابي:
- الوصف: يحسّن الأداء.
- الطريقة المفضلة:
- Fine-Tuning أو Feature Extraction حسب مدى تشابه المهام وكمية البيانات المتاحة.
- نقل سلبي:
- الوصف: يقلل الأداء بسبب اختلاف المهام.
- الإستراتيجية:
- Domain Adaptation مع تقنيات مثل التكيف المعاكس.
- Elastic Weight Consolidation)EWC): لمنع نسيان المعرفة الأصلية أثناء التدريب على المهمة الجديدة.
- نقل محايد:
- الوصف: ملوش تأثير كبير على الأداء.
- الإستراتيجية:
- Knowledge Distillation: تدريب model أصغر على تقليد سلوك الmodel الكبير المحسّن مسبقًا دون الحاجة إلى إعادة التدريب الكامل.
فوايد Transfer Learning
- تقليل احتياج البيانات: باستخدام models متدربة، مش بنحتاج بيانات ضخمة للمهمة الجديدة.
- تسريع التدريب: بنبدأ بمعلومات جاهزة، فبنقلل وقت التدريب.
- منع الـ Overfitting: خصوصًا مع البيانات الصغيرة.
- توفير التكاليف : إعادة استخدام Parameters جاهزة بدل تدريب الmodel من الصفر.
- مرونة التطبيق: ينفع في مجالات كتير زي الـ NLP والتعرف على الصور والصوت.
تطبيقات أساسية لـ Transfer Learning
- التعلم العميق: حل مشكلة ندرة البيانات في Neural Networks .
- التعرف على الصور: تحسين الأداء لما تكون البيانات محدودة (زي في الصور الطبية).
- معالجة اللغة الطبيعية (NLP): تحسين مهام زي تحليل المشاعر أو الترجمة الآلية.
- الرؤية الحاسوبية (Computer Vision): استخدام models متدربة مسبقًا في مهام زي التعرف على الوجوه.
- التعرف على الكلام: تدريب models على لهجات أو لغات جديدة باستخدام بيانات مسبقة.
أمثلة من الواقع
- التعرف على المركبات: لو عندك model بيقدر يتعرف على العربيات، ممكن تستفيد منه عشان يتعرف على مركبات تانية.
- تطوير Chatbots: ممكن نعدل في chat bots models قديمة عشان تشتغل في مجالات جديدة.
- الصور الطبية: استخدام models جاهزة لتشخيص الأمراض لما تكون البيانات قليلة.
تطبيق ال Transfer Learning
1.تطبيق على ال Computer Vision بستخدام YOLO v8 للتعرف على لوحات العربيات :
1.اول خطوه ننزل ال library الخاصة ب model
2.تاني خطوه نعرف ال libraries الي هنستخدمها
3.تالت خطوه ننزل ال Data من Roboflow
4.رابع خطوه نبدء ال Training للموديل و نعرف المتغيرات
5.خامس خطوه نختار الmodel بتاعنا عن طريق اننا نختار فايل best.pt في الملف بتاعنا
6.اخر خطوه نجرب الmodel على صورة من عندنا
روابط مهمه :
- Data : Number Plate
- Model : YoloV8
2.تطبيق على ال Transformers بستخدام Hugging Face Transformers على Sentiment Analysis
1.اول خطوه ننزل ال libraries الخاصة ب Hugging Face
2.تاني خطوه ننزل الداتا من Hugging Face عن طريق اننا نعمل copy لأسم ال repo
3.تالت خطوه نقسم ال Dataset ل Train و Eval
4.رابع خطوه ننزل ال Tokenizer و نعمل Function ال Tokenization عشان نحول النصوص عندنا ل Tokens
5.خامس خطوه ننزل الmodel من Hugging Face عن طريق اننا نعمل copy لأسم ال repo
6.سادس خطوه ننزل ال metric و ديه الطريقة الmodel بيقيم نفسه بيها و نعمل ال function
7.سابع خطوه نحدد ال Arguments بتاعة الTraining
8.اخر خطوة نبدء Training الموديل
روابط مهمه :
- Data : Yelp
- Model : Bert Model
مستقبل Transfer Learning
- التعلم المتعدد الوسائط (Multimodal Transfer Learning): دمج أنواع بيانات مختلفة (نص، صور، صوت) عشان نصمم أنظمة ذكاء اصطناعي أقوى.
- التعلم الاتحادي (Federated Transfer Learning): نقل المعرفة بين مصادر بيانات لامركزية مع الحفاظ على الخصوصية.
- التعلم المستمر (Lifelong Learning): تصميم models بتتعلم وتتكيف مع مهام جديدة باستمرار.
- Zero-Shot & Few-Shot Learning: تمكين الmodels من التعلم بأقل بيانات أو حتى بدون تدريب مباشر.
في النهاية :
Transfer Learning بيغير طريقة تدريب Deep learning models، وبيوفر وسيلة أسرع وأكثر كفاءة لبناء models قوية ببيانات محدودة. مع تطور الذكاء الاصطناعي، دور Transfer Learning هيزيد، وهيكون أداة أساسية للباحثين والمطورين في كل المجالات.
