Transfer learning: dalle reti neurali alla visione artificiale, come velocizzare l’apprendimento automatico

Cos’è il Transfer Learning

Il transfer learning è una strategia intelligente che permette di dare una seconda vita ai modelli di Machine Learning già addestrati, riutilizzandoli per nuovi compiti senza dover ripartire da zero. 

Pensateci un attimo: se avete imparato a guidare un’auto con il cambio manuale, non dovrete imparare tutto da capo per guidare un’auto automatica. Il concetto alla base del transfer learning è simile: si prende un modello che ha già imparato molto da un compito e lo si adatta a un altro. Questo significa risparmiare tempo, risorse e ottenere risultati migliori in minor tempo.

Negli ultimi anni, il transfer learning è diventato una svolta nel campo dell’intelligenza artificiale, permettendo di costruire modelli più efficienti anche con meno dati. Settori come la Computer Vision (CV), il Natural Language Processing (NLP) e la Generative AI stanno beneficiando enormemente di questa tecnica.

Pensiamo, per esempio, ai modelli di riconoscimento delle immagini: un modello addestrato a riconoscere gatti e cani può essere adattato con poche modifiche per riconoscere anche altri animali.

Oppure, un modello di NLP che comprende il significato delle frasi può essere adattato per generare testi creativi o rispondere a domande specifiche. Grazie alla sua flessibilità, il transfer learning si sta affermando come uno strumento essenziale per chi lavora con l’AI, permettendo di superare le limitazioni legate ai dataset ridotti e ai costi computazionali elevati.

Come funziona il transfer learning?

Il processo di transfer learning si basa sul riutilizzo dei pesi e delle caratteristiche che un modello ha acquisito durante la sua fase di addestramento su un dataset precedente. In altre parole, il modello ha già “imparato” a riconoscere schemi e informazioni utili, e noi possiamo adattarlo a un nuovo compito con poche modifiche.

Il processo si articola in tre fasi principali:

1. Selezione del modello pre-addestrato: si sceglie un modello già addestrato, che contenga caratteristiche generali utili per il nuovo compito.
2. Configurazione per il nuovo dominio: si adattano alcune parti del modello in modo che possa specializzarsi nel nuovo ambito di applicazione.
3. Addestramento finale: il modello viene ottimizzato con i dati specifici del nuovo compito per migliorarne le prestazioni.

Queste fasi consentono di ottenere un modello efficace con meno dati e meno risorse computazionali, rendendo l’AI più accessibile e veloce da sviluppare. Nei prossimi paragrafi, approfondiremo meglio ciascuna di queste fasi per capire come funzionano e perché sono così importanti.

Fasi principali

Selezione del modello pre-addestrato

La prima fase è cruciale: bisogna scegliere un modello già addestrato su un dataset ampio e pertinente rispetto al nuovo compito.

Modelli famosi come ResNet, VGG o BERT sono stati addestrati su enormi quantità di dati e possono essere riutilizzati per nuovi scopi, purché ci sia una certa affinità tra il loro training originale e l’obiettivo desiderato.

Se, ad esempio, vogliamo sviluppare un sistema di riconoscimento di animali domestici, utilizzare un modello già addestrato su un vasto dataset di immagini naturali (come ImageNet) ci farà risparmiare tempo e risorse.

 

Configurazione del modello per il nuovo dominio

Una volta scelto il modello pre-addestrato, bisogna adattarlo al nuovo compito. Qui entra in gioco una strategia comune nel transfer learning: congelare i primi livelli della rete neurale e modificare solo gli ultimi.

Perché? I primi strati della rete hanno imparato a riconoscere caratteristiche di base, come forme e texture, mentre gli strati finali sono più specifici per il compito originale. Sostituendo questi ultimi con nuovi livelli, il modello può specializzarsi nel nuovo dominio senza perdere le conoscenze di base acquisite in precedenza.

 

Addestramento del modello per il dominio di destinazione

L’ultima fase consiste nell’affinare il modello con dati specifici del nuovo compito. Qui possiamo scegliere tra due strategie: addestrare solo i nuovi livelli oppure eseguire un fine-tuning completo, ossia riaddestrare anche parte del modello pre-esistente per ottimizzarlo ulteriormente.

Questo passaggio è simile a quando ci specializziamo in un nuovo ambito lavorativo: possiamo semplicemente acquisire nuove competenze oppure affinare anche le nostre conoscenze precedenti per adattarle meglio alla nuova realtà. L’obiettivo è garantire che il modello si comporti al meglio nel nuovo contesto, sfruttando il know-how già acquisito.

 

Tipologie di transfer learning

Esistono diverse modalità di transfer learning, a seconda del modo in cui il modello viene trasferito e adattato al nuovo compito:

• Transfer learning induttivo:

il modello viene riutilizzato per un compito completamente diverso rispetto a quello originale. Ad esempio, un modello addestrato per il riconoscimento di oggetti nelle immagini potrebbe essere adattato per la generazione di descrizioni testuali di immagini.

 

• Transfer learning trasduttivo:

il modello viene adattato per un dominio simile ma con dati differenti rispetto a quelli su cui è stato addestrato inizialmente. Un esempio comune è il trasferimento di un modello di riconoscimento vocale da una lingua a un’altra con caratteristiche fonetiche simili.

 

• Transfer learning senza supervisione:

il modello viene trasferito a un nuovo compito senza l’uso di labels (classi) nei dati di destinazione. Questa modalità è utile quando non si dispone di dataset etichettati, permettendo comunque al modello di apprendere informazioni significative dai dati grezzi.

Vantaggi del transfer learning

Il transfer learning offre numerosi vantaggi che lo rendono una scelta efficace rispetto all’addestramento tradizionale da zero:

Efficienza nell’addestramento

Riduce il tempo e le risorse necessarie per sviluppare un modello performante, poiché la maggior parte delle caratteristiche di base sono già state apprese nel modello pre-addestrato.

Miglioramento delle prestazioni

Grazie all’utilizzo di modelli già ottimizzati, il transfer learning permette di raggiungere elevate performance anche quando si dispone di un dataset più piccolo rispetto a quello richiesto per un addestramento completo.

Maggiore accessibilità e riduzione dei costi computazionali

Permette anche a chi dispone di meno risorse di accedere a modelli avanzati senza doverli addestrare da zero, riducendo significativamente i costi associati all’uso di infrastrutture di calcolo avanzate.

 

Transfer learning nelle principali applicazioni

Il transfer learning è ampiamente utilizzato in diverse aree dell’intelligenza artificiale per migliorare le prestazioni dei modelli con meno dati e risorse computazionali:

Transfer learning nel deep learning:

Il transfer learning è una delle strategie più efficaci nel deep learning, poiché consente di sfruttare i modelli pre-addestrati per compiti complessi.

Riutilizzo di modelli pre-addestrati:

Una delle principali rivoluzioni del transfer learning è la possibilità di sfruttare modelli già addestrati su enormi quantità di dati, come ResNet, BERT e GPT.

Questi modelli hanno già acquisito una profonda comprensione delle caratteristiche essenziali dei dati con cui sono stati addestrati e possono essere riutilizzati in contesti diversi con un minimo sforzo di adattamento.

In pratica, invece di costruire un modello da zero e sottoporlo a lunghi e costosi cicli di addestramento, possiamo partire da un modello esistente e adattarlo alle nostre esigenze specifiche.

Transfer learning nella Generative AI:

Modelli generativi come DALL-E o Stable Diffusion utilizzano il transfer learning per specializzarsi nella generazione di contenuti specifici, migliorando la qualità e la coerenza delle immagini o dei testi prodotti.

Questo significa che, partendo da una base di conoscenza già consolidata, possono specializzarsi ulteriormente, migliorando la qualità, la coerenza e il realismo delle immagini o dei testi che generano.

Ad esempio, un modello pre-addestrato su un vasto insieme di immagini generiche può essere perfezionato per creare opere d’arte in uno stile particolare o per generare illustrazioni iperrealistiche.

Lo stesso vale per gli LLM, che possono essere adattati per scrivere testi con un tono specifico o per rispondere a domande su un determinato argomento con maggiore accuratezza.

Transfer learning in NLP (natural language processing):

Nel campo del Natural Language Processing (NLP), il transfer learning ha rivoluzionato il modo in cui i modelli di linguaggio vengono sviluppati e utilizzati.

Strumenti avanzati come BERT e GPT ne sono un perfetto esempio: questi modelli, addestrati su enormi quantità di testo, possono essere facilmente adattati a una vasta gamma di compiti, tra cui la sentiment analysis, la traduzione automatica e la generazione di testo.

Questo approccio ha aperto la strada a numerose applicazioni pratiche, dai chatbot intelligenti ai sistemi di assistenza vocale.

Transfer learning per la visione artificiale e computer vision:

In computer vision, il transfer learning è una risorsa preziosa che consente di sfruttare modelli pre-addestrati per una vasta gamma di applicazioni. Pensiamo al riconoscimento facciale, utilizzato nei sistemi di sicurezza per identificare le persone con precisione, o alla diagnosi medica basata su immagini, dove i modelli aiutano i medici a individuare anomalie nelle radiografie o nelle scansioni di risonanza magnetica.

Un’altra applicazione fondamentale è la classificazione di oggetti, utile in settori come l’automazione industriale e la guida autonoma, dove il riconoscimento accurato degli elementi presenti in un’immagine è essenziale per prendere decisioni in tempo reale.

Grazie al transfer learning, è possibile ottenere modelli altamente performanti anche con dataset più ridotti e con meno risorse computazionali, rendendo la computer vision sempre più accessibile e avanzata.

Strategie di transfer learning

Scelta della strategia in base al problema

La decisione tra utilizzare un modello pre-addestrato così com’è o modificarlo tramite fine-tuning dipende dalla similarità tra il nuovo compito e quello originale.

Strategie per il Supervised Learning

Il fine-tuning di modelli pre-addestrati è una pratica comune per migliorare le prestazioni, specialmente quando si dispone di un dataset con delle labels.

Strategie per il Reinforcement Learning

Il transfer learning può accelerare il processo di apprendimento per agenti che operano in ambienti complessi, riducendo i tempi di ottimizzazione.

Transfer learning vs Fine-tuning

Il transfer learning utilizza modelli pre-addestrati con minime modifiche, mentre il fine-tuning aggiorna i parametri del modello per ottimizzarlo sul nuovo dataset. La scelta dipende dalla necessità di adattamento e dalla quantità di dati disponibili.

 

Conclusione

Il transfer learning è una tecnica rivoluzionaria che ha trasformato il campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale. Grazie alla possibilità di riutilizzare modelli già addestrati, è possibile migliorare le prestazioni, ridurre i tempi di sviluppo e rendere l’AI più accessibile anche a chi dispone di risorse limitate. 

Il suo impatto è evidente in molteplici settori, dalla computer vision alla generazione di testo, e continuerà a giocare un ruolo fondamentale nell’evoluzione delle tecnologie basate sul Machine Learning.

Per approfondire ulteriormente le potenzialità del transfer learning e scoprire altre applicazioni pratiche, vi invitiamo a consultare altri articoli dedicati al machine learning e all’intelligenza artificiale, che offrono spunti interessanti e approfondimenti utili. 

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