Transfer Learning là gì? Lợi ích và ứng dụng của học chuyển giao

Trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ như hiện nay, học máy (Machine Learning) đã và đang đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) thông minh. Một trong những phương pháp đáng chú ý giúp tối ưu hóa quá trình học máy là Transfer Learning. Vậy Transfer Learning là gì và nó hoạt động như thế nào? Hãy cùng VNPT AI khám phá cách thức học chuyển giao tạo ra những giải pháp thông minh và hiệu quả cho doanh nghiệp và xã hội nhé.

Transfer Learning là gì?

Transfer Learning, hay còn gọi là học chuyển giao, là một phương pháp trong học máy (machine learning), trong đó kiến thức đã học từ một nhiệm vụ này được chuyển sang và ứng dụng cho một nhiệm vụ khác. Thay vì xây dựng một mô hình từ đầu, Transfer Learning tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và chuyển giao các yếu tố học được sang bài toán mới giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Phương pháp này đã chứng minh tính hiệu quả cao trong các bài toán có tập dữ liệu hạn chế.

Nguyên lý hoạt động của Transfer Learning

Nguyên lý hoạt động của Transfer Learning dựa trên việc áp dụng những gì mô hình đã học từ một tập dữ liệu (thường là dữ liệu lớn big data và dễ dàng thu thập) vào một bài toán mới. Khi áp dụng học chuyển giao, mô hình sẽ tận dụng các đặc trưng đã học được từ các bài toán tương tự để giải quyết bài toán của mình một cách nhanh chóng, hiệu quả hơn. Phương pháp này giúp giảm thiểu sự cần thiết phải huấn luyện lại từ đầu với một lượng lớn dữ liệu.

Khi chuyển giao kiến thức từ một nhiệm vụ sang nhiệm vụ khác, các đặc điểm của nhiệm vụ gốc thường được ánh xạ vào nhiệm vụ mới để xác định sự tương ứng giữa chúng. Trong hầu hết các trường hợp, quá trình này cần sự can thiệp của con người, nhưng hiện nay cũng có những phương pháp mới đang phát triển có khả năng tự động thực hiện quá trình ánh xạ này.

Các loại hình học chuyển giao (Transfer Learning)

Có ba loại hình Học chuyển giao chính với những đặc điểm riêng biệt và phù hợp với các tình huống khác nhau trong học máy. Cụ thể:

Inductive Transfer (Chuyển giao suy luận)

Đây là hình thức học chuyển giao thường áp dụng khi các nhiệm vụ gốc và nhiệm vụ mục tiêu khác nhau. Ví dụ, trong các mô hình nhận diện hình ảnh, một kiến trúc đã được huấn luyện trước để trích xuất đặc trưng từ một tập dữ liệu lớn có thể áp dụng để tiếp tục huấn luyện trên một nhiệm vụ cụ thể như nhận diện vật thể.

Unsupervised Transfer Learning (Học chuyển giao không giám sát)

Mặc dù tương tự như Inductive Transfer nhưng Unsupervised Transfer Learning khác ở chỗ dữ liệu mục tiêu và dữ liệu nguồn đều không được gắn nhãn (unlabeled data). Điều này có nghĩa là không có sự can thiệp của con người trong việc gán nhãn dữ liệu. Trong khi Inductive Transfer thường sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn (supervised learning), Unsupervised Transfer Learning chủ yếu làm việc với dữ liệu không có nhãn. Một ứng dụng phổ biến của phương pháp này là phát hiện gian lận, mô hình sẽ học từ các mẫu bất thường trong một tập dữ liệu giao dịch không có nhãn để phát hiện hành vi gian lận.

Transductive Transfer Learning (Học chuyển giao xuyên suốt)

Transductive Transfer Learning là một trong các loại hình học chuyển giao được sử dụng khi nhiệm vụ gốc và nhiệm vụ mục tiêu giống nhau nhưng dữ liệu lại khác biệt. Cụ thể, dữ liệu gốc thường được gắn nhãn (label), trong khi dữ liệu mục tiêu lại không có nhãn. Các chuyên gia thường sử dụng mô hình transfer learning này nhằm phân loại văn bản được huấn luyện trên dữ liệu đánh giá nhà hàng để áp dụng cho việc phân loại đánh giá phim.

Quy trình cơ bản trong Transfer Learning

Quy trình áp dụng Transfer Learning vào mô hình học máy để thực hiện một nhiệm vụ mới thường bao gồm bốn bước chính như sau:

Bước 1: Chọn mô hình pre-trained

Khi bắt đầu một dự án Transfer Learning, việc đầu tiên và quan trọng nhất là chọn một mô hình pre-trained phù hợp. Mô hình pre-trained là một mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn và có kiến trúc phức tạp, thường được xây dựng bởi các nhà nghiên cứu hoặc các công ty công nghệ lớn. Việc lựa chọn mô hình pre-trained phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm:

• Kiến trúc mô hình: Chọn mô hình có kiến trúc phù hợp với loại dữ liệu của bạn (ví dụ: CNN cho hình ảnh, RNN cho văn bản).
• Tập dữ liệu huấn luyện: Mô hình pre-trained được huấn luyện trên tập dữ liệu nào? Liệu tập dữ liệu đó có liên quan đến bài toán của bạn hay không?
• Độ phức tạp: Mô hình càng phức tạp thì càng cần nhiều tài nguyên tính toán.

Bước 2: Đóng băng các lớp

Sau khi chọn được mô hình pre-trained, bước tiếp theo là đóng băng các lớp. Các lớp đầu tiên của mô hình pre-trained thường học được những đặc trưng chung như các cạnh, góc, texture trong hình ảnh. Các đặc trưng này có thể tái sử dụng được cho nhiều bài toán khác nhau. Bằng cách đóng băng các lớp này, chúng ta giữ nguyên kiến thức đã học được và tập trung vào việc huấn luyện các lớp mới để thực hiện nhiệm vụ cụ thể của mình.

Bước 3: Thêm các lớp mới

Để thực hiện nhiệm vụ mới, chúng ta cần thêm các lớp mới vào cuối mô hình pre-trained. Các lớp này sẽ học các đặc trưng cụ thể cho bài toán của chúng ta. Số lượng lớp mới và kiến trúc của các lớp này phụ thuộc vào độ phức tạp của bài toán.

Bước 4: Huấn luyện lại (Fine-tuning)

Cuối cùng, chúng ta sẽ huấn luyện lại mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu của bài toán mới. Quá trình này được gọi là fine-tuning. Trong quá trình fine-tuning, chỉ các lớp mới và một số lớp cuối cùng của mô hình pre-trained được cập nhật. Tốc độ học (learning rate) thường được đặt nhỏ hơn so với khi huấn luyện một mô hình từ đầu để tránh làm mất đi kiến thức đã học được. 

Ưu nhược điểm của Transfer Learning

Việc áp dụng transfer learning trong đời sống vừa mang lại những ưu điểm cũng như hạn chế sau:

Ưu điểm của học chuyển giao

• Giảm chi phí tính toán: Một trong những lợi ích lớn nhất của Transfer Learning là giúp giảm thiểu chi phí tính toán khi xây dựng các mô hình cho các bài toán mới. Việc tận dụng các mô hình đã được huấn luyện trước để giải quyết nhiệm vụ khác giúp tiết kiệm thời gian huấn luyện, giảm thiểu yêu cầu về dữ liệu huấn luyện và giảm tải cho các thiết bị phần cứng. 
• Giải quyết vấn đề với kích thước dữ liệu: Một vấn đề lớn trong việc huấn luyện mô hình là việc có đủ dữ liệu chất lượng cao. Transfer Learning giúp giải quyết vấn đề này bằng cách tận dụng các mô hình đã được huấn luyện từ trước, từ đó giảm bớt yêu cầu về dữ liệu lớn.
• Khả năng tổng quát tốt hơn: Transfer Learning không chỉ giúp tối ưu hóa mô hình mà còn có thể cải thiện khả năng tổng quát của mô hình đó. Khi mô hình đã được huấn luyện lại trên một bộ dữ liệu mới, nó sẽ "học" được từ nhiều bộ dữ liệu khác nhau, qua đó có thể thực hiện tốt hơn với các loại dữ liệu đa dạng hơn so với mô hình ban đầu, vốn chỉ được huấn luyện trên một loại dữ liệu duy nhất.

Nhược điểm của Transfer Learning

• Phụ thuộc vào mô hình ban đầu: Transfer Learning chỉ hoạt động tốt khi có sự tương đồng giữa nhiệm vụ ban đầu và nhiệm vụ mục tiêu. Nếu hai nhiệm vụ quá khác biệt, mô hình có thể không học được các đặc trưng hữu ích từ nhiệm vụ gốc, dẫn đến việc hiệu suất của mô hình bị giảm sút. 
• Thiếu tiêu chuẩn đo lường sự tương đồng giữa nhiệm vụ: Một thách thức lớn trong Transfer Learning là thiếu các tiêu chuẩn đo lường sự tương đồng giữa các nhiệm vụ. Mặc dù có một số phương pháp đánh giá được đề xuất để xác định độ tương đồng giữa các bộ dữ liệu và nhiệm vụ nhưng hiện tại vẫn chưa có một tiêu chuẩn rộng rãi được chấp nhận để đánh giá xem liệu việc chuyển giao kiến thức có mang lại hiệu quả hay không.

Ứng dụng của Transfer Learning

Dưới đây là một số ứng dụng của Transfer Learning phổ biến trong các lĩnh vực khác nhau:

Nhận diện hình ảnh và thị giác máy tính (Computer Vision)

Nhận diện hình ảnh là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của Transfer Learning, đặc biệt trong các mô hình học sâu (Deep Learning). Các mô hình như Convolutional Neural Networks (CNNs) được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn như ImageNet để nhận diện các đối tượng cơ bản. Sau đó, chúng được áp dụng để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể hơn, chẳng hạn như nhận diện đối tượng trong các bức ảnh y tế (ví dụ: phát hiện ung thư từ hình ảnh X-quang) hoặc nhận diện khuôn mặt trong hệ thống an ninh.

>>> Xem thêm: Computer Vision là gì? Lợi ích và ứng dụng nổi bật của thị giác máy tính

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)

Trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, Transfer Learning đã chứng tỏ sức mạnh của mình qua các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT, GPT, T5. Các mô hình này được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu và xử lý ngôn ngữ con người. Sau đó, Transfer Learning cho phép tái sử dụng các mô hình này cho các nhiệm vụ cụ thể như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ hoặc tóm tắt văn bản.

Ví dụ, một mô hình BERT có thể được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản lớn, sau đó tinh chỉnh để phục vụ cho một nhiệm vụ như phân loại các đánh giá sản phẩm hoặc xác định cảm xúc trong các bài đăng trên mạng xã hội. Việc sử dụng Transfer Learning giúp cải thiện hiệu quả và độ chính xác của các mô hình NLP mà không cần phải huấn luyện từ đầu.

>>> Xem thêm: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? Khám phá 5 ứng dụng của NLP trong đời sống

Xu hướng của Transfer Learning trong tương lai

Dưới đây là một số xu hướng chính có thể định hình sự phát triển của Transfer Learning trong những năm tới:

Ứng dụng học chuyển giao đa phương thức (Multimodal Transfer Learning)

Việc sử dụng học chuyển giao đa phương thức cho phép các mô hình học máy học từ nhiều loại dữ liệu cùng một lúc như dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh. Bằng cách kết hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, các hệ thống trí tuệ nhân tạo sẽ trở nên linh hoạt hơn, có khả năng hiểu và xử lý thông tin từ các dạng dữ liệu khác nhau, từ đó tạo ra những mô hình AI mạnh mẽ và hiệu quả hơn trong các ứng dụng thực tế.

Học chuyển giao phân tán (Federated Transfer Learning)

Học chuyển giao phân tán là sự kết hợp giữa học chuyển giao và học phân tán (federated learning). Qua đó các mô hình học máy chuyển giao kiến thức từ các nguồn dữ liệu phân tán mà không làm rò rỉ thông tin cá nhân. Các tổ chức có thể hợp tác để cải thiện mô hình học máy trên dữ liệu phân tán mà không phải chia sẻ dữ liệu nhạy cảm, đảm bảo quyền riêng tư. 

Học chuyển giao suốt đời (Lifelong Transfer Learning)

Trong khi nhiều mô hình học máy hiện tại yêu cầu huấn luyện lại khi có dữ liệu mới, xu hướng học chuyển giao suốt đời đang phát triển để tạo ra các mô hình có khả năng học liên tục và thích nghi với các nhiệm vụ và dữ liệu mới theo thời gian. Điều này giúp các hệ thống AI duy trì hiệu suất tối ưu mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu mỗi khi có sự thay đổi trong dữ liệu hoặc yêu cầu của nhiệm vụ. Mô hình này có thể học và cải thiện từ những nhiệm vụ trước đó để giải quyết những thách thức mới trong tương lai.

Zero-shot và Few-shot Learning

Hai phương pháp Zero-shot và Few-shot Learning đang được kỳ vọng sẽ thay đổi cách thức huấn luyện mô hình học máy trong tương lai. Zero-shot Learning cho phép mô hình dự đoán các nhãn cho các lớp dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đó, trong khi Few-shot Learning giúp mô hình học từ chỉ một lượng nhỏ dữ liệu cho mỗi lớp. Những kỹ thuật này giúp mô hình nhanh chóng học hỏi và tổng quát hiệu quả từ ít dữ liệu, từ đó giảm thiểu sự phụ thuộc vào các tập dữ liệu lớn. 

Kết luận 

Mong rằng với những chia sẻ trên của VNPT AI đã giúp bạn đọc hiểu rõ hơn Transfer Learning là gì cũng như những xu hướng tiềm năng của công nghệ này. Việc áp dụng học chuyển giao không chỉ giúp tiết kiệm tài nguyên huấn luyện mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các mô hình AI có khả năng học hỏi và thích nghi nhanh chóng.