Aprendizado por Transferência

Definição Básica

Método onde o conhecimento adquirido em uma tarefa é aplicado para melhorar o desempenho em outra tarefa.

Definição Detalhada

O Aprendizado por Transferência é uma abordagem no aprendizado de máquina que reutiliza modelos previamente treinados em grandes conjuntos de dados para resolver novos problemas com menos dados e menor tempo de treinamento. Esse método é comum em áreas como visão computacional e processamento de linguagem, onde grandes quantidades de dados já foram utilizadas para treinar modelos complexos. A reutilização desses modelos evita a necessidade de um treinamento completo do zero.

Exemplos Práticos

from tensorflow.keras.applications import VGG16

from tensorflow.keras.models import Model

# Carrega o modelo VGG16 pré-treinado

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)

# Congela as camadas do modelo base

for layer in base_model.layers:

layer.trainable = False

# Adapta o modelo para uma nova tarefa

x = Flatten()(base_model.output)

x = Dense(128, activation='relu')(x)

predictions = Dense(num_classes, activation='softmax')(x)

model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

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Imagens Ilustrativas

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