Értékelés:
A könyv a transzfer-tanulással kapcsolatos szakirodalom átfogó gyűjteménye, amelyet a terület több szakértője írt. Bár a könyv az alkalmazások és az alapvető témák széles skáláját öleli fel, a számos szerző miatt a szerkezetét a koherencia hiánya miatt kritika érte. Az egyes fejezetek rövidek, és nagymértékben hivatkoznak eredeti tanulmányokra, ami nem biztos, hogy alkalmas a gyakorlati útmutatást kereső mérnökök számára.
Előnyök:⬤ Időszerű és a gépi tanulás aktuális trendjei szempontjából releváns
⬤ szakértők által írt
⬤ alkalmazások és alapvető témák széles körét öleli fel.
⬤ Hiányzik a koherencia a több szerző miatt
⬤ inkább tűnik szakirodalmi áttekintések gyűjteményének, mint összefüggő elbeszélésnek
⬤ a fejezetek rövidek, számos hivatkozással az eredeti tanulmányokra, ami további olvasást igényel a megértéshez.
(2 olvasói vélemény alapján)
Transfer Learning
A transzfer tanulás azzal foglalkozik, hogy a rendszerek hogyan tudnak gyorsan alkalmazkodni új helyzetekhez, feladatokhoz és környezethez. A gépi tanulási rendszerek számára lehetővé teszi, hogy segédadatokat és modelleket használjanak fel a célproblémák megoldásához, amikor csak kevés adat áll rendelkezésre.
Ez megbízhatóbbá és robusztusabbá teszi az ilyen rendszereket, megakadályozva, hogy az előre nem látható változásokkal szembesülő gépi tanulási modell túlságosan eltérjen a várt teljesítménytől. Vállalati szinten a transzfer tanulás lehetővé teszi a tudás újrafelhasználását, így az egyszer megszerzett tapasztalatok ismételten alkalmazhatók a való világban. Például egy előre betanított modell, amely figyelembe veszi a felhasználók adatvédelmét, letölthető és adaptálható egy számítógépes hálózat szélén.
Ez az önálló, átfogó referenciaszöveg ismerteti a szabványos algoritmusokat, és bemutatja, hogyan használják ezeket a különböző transzfer tanulási paradigmákban. Szilárd alapokat kínál az újonnan érkezőknek, valamint új meglátásokat a tapasztalt kutatók és fejlesztők számára.
