ما الفرق بين Multi-task Learning و Transfer Learning وهل المفهومين ضمن نطاق Machine Learning ؟

كلاهما في مجال تعلم الآلة،  وهما تقنيتان مختلفتان لهما أهداف متباينة رغم وجود بعض التشابه في الفكرة العامة لاستخدام المعرفة المكتسبة.

 Multi-task Learning (MTL) أو التعلم متعدد المهام، تهدف إلى تدريب نموذج واحد على عدة مهام ذات صلة في نفس الوقت، بحيث يتم تعلم تمثيلات مشتركة shared representations تفيد جميع المهام، وذلك  لتحسين الأداء العام للنموذج عبر الاستفادة من المعلومات المشتركة بين المهام كتعلم ميزات عامة تُفيد في الكشف عن حواف الصور للتعرف على الوجوه والكائنات معًا.

بالتالي تقليل خطر overfitting بسبب تعلم ميزات عامة، وتوفير في الموارد الحاسوبية بدلًا من تدريب نماذج منفصلة لكل مهمة، وستجد أنها شائعة في تطبيقات مثل السيارات ذاتية القيادة للتعرف على إشارات المرور والمشاة معًا، أو في الرعاية الصحية لتشخيص أمراض متعددة من صور الأشعة.

أما Transfer Learning (TL) أو نقل التعلم، فتعتمد على استخدام المعرفة المكتسبة من مهمة مصدر source task، وتكون ذات بيانات كبيرة لتحسين الأداء في مهمة هدف target task ذات بيانات محدودة، للاستفادة من المعرفة السابقة كالأوزان في شبكة عصبية لتسريع التدريب أو تحسين الأداء في المهمة الجديدة.

وهي فعالة في حالات البيانات المحدودة للمهمة الهدف، وتوفر الوقت والموارد، خاصةً في الشبكات العصبية العميقة، وتقنية أساسية في النماذج الحديثة مثل BERT أو GPT، حيث تُدرَّب النماذج على بيانات عامة ثم تُضبط من خلال عمل fine-tune لمهام محددة.

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.
نعم، كلا المفهومين جزء أساسي من تقنيات التعلم الآلي الحديثة.

فأولاً بالنسبة ل التعلم متعدد المهام (Multi-task Learning) فيتم تدريب نموذج واحد على عدة مهام في نفس الوقت. الهدف هو أن يستفيد النموذج من المعلومات المشتركة بين هذه المهام، مما يؤدي إلى تحسين الأداء على كل مهمة بالمقارنة مع تدريب نماذج منفصلة لكل مهمة.

مثال على ذلك عند تصنيف الصور مع التعرف على الكائنات (حيث يُمكن للنموذج أن يتعلم كلاً من تصنيف الصورة واكتشاف مواقع الكائنات في وقت واحد). وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية التي تتضمن مهام مثل الترجمة والتلخيص والتحليل العاطفي في آنٍ واحد.

ثانياً بالنسبة للتعلم التحويلي (Transfer Learning) يتم فيه نقل المعرفة المكتسبة من مهمة أو مجال (عادةً مع مجموعة بيانات ضخمة) إلى مهمة أو مجال آخر قد يكون لديه بيانات أقل.
الهدف هو الاستفادة من النماذج المدربة مسبقًا لتقليل الحاجة للتدريب من الصفر، وبالتالي تحسين الأداء وتسريع عملية التعلم للمهمة الجديدة.

باختصار، الفرق الرئيسي يكمن في أن Multi-task Learning يركز على تدريب نموذج واحد لحل عدة مهام معاً، بينما Transfer Learning يعتمد على نقل المعرفة من مهمة أو مجال إلى آخر لتحقيق أداء أفضل أو تقليل زمن التدريب.

الف شكراا جدا لحضرتكم 

جزاكم الله كل خير

وعليكم السلام ورحمة الله وبركاته.

إن الفرق بين Multi-task Learning و Transfer Learning يكمن في كيفية استخدام المعلومات تم إستخلاصها من البيانات في تعلم النماذج و الإثنين موجودان الفعل في مجال Machine Learning، ولكنهما يختلفان في الأهداف والطرق.

• Multi-task Learning :
  • يهدف إلى تعلم عدة مهام مرتبطة معا في نفس الوقت باستخدام نموذج واحد.
  • تم مشاركة المعرفة المكتسبة بين المهام لتحسين الأداء العام خيث يتعلم النموذج من الممعلومات مشتركة تفيد في جميع المهام.
• Transfer Learning 
  • يهدف إلى استخدام المعرفة المكتسبة من مهمة أو مجال معين لتحسين الأداء في مهمة أو مجال آخر .
  • حيث يتم تدريب النموذج على مهمة أساسية (source task) ومن ثم يتم نقل المعرفة المكتسبة إلى مهمة جديدة (target task) عن طريق إعادة استخدام الأوزان أو التمثيلات.

  • وهو مفيد عندما تكون البيانات في المهمة الجديدة قليلة حيث يمكن الاستفادة من المعرفة المكتسبة مسبقا من البيانات السابقة.

الف شكراا جدا لحضرتك

حزاك الله كل خير