Transfer Learning - Aprendizado por Transferência

Definição Básica

Técnica de aprendizado de máquina onde o conhecimento adquirido em uma tarefa é aplicado a uma tarefa diferente, mas relacionada.

Definição Detalhada

O aprendizado por transferência permite que modelos reutilizem informações previamente adquiridas ao serem aplicados em novos problemas, especialmente quando os dados disponíveis para a nova tarefa são limitados. Em vez de treinar um modelo do zero, os modelos pré-treinados servem como base para novas tarefas, acelerando o processo e melhorando a precisão em cenários como reconhecimento de imagem e processamento de linguagem natural.

Exemplos Práticos

from tensorflow.keras.applications import VGG16

from tensorflow.keras.models import Model

from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten

# Carregar o modelo pré-treinado VGG16

base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False, input_shape=(224, 224, 3))

# Congelar camadas para preservar o aprendizado

for layer in base_model.layers:

layer.trainable = False

# Adicionar camadas personalizadas

x = Flatten()(base_model.output)

x = Dense(1024, activation='relu')(x)

output = Dense(10, activation='softmax')(x)

# Construir o modelo final

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

Transfer Learning - Aprendizado por Transferência

Imagens Ilustrativas

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Exemplos Práticos