ट्रांसफर लर्निंग पर लेक्चर नोट्स

परिचय

• वक्ता: नीतीश
• विषय: ट्रांसफर लर्निंग
• महत्व: दीप लर्निंग में ट्रांसफर लर्निंग पिछले 5 वर्षों में लोकप्रिय हुआ है, और विशेषज्ञों का मानना है कि यह अगली बड़ी चीज़ है।

ट्रांसफर लर्निंग क्या है?

• परिभाषा: एक तकनीक जिसमें एक डाटा सेट पर प्रशिक्षित मॉडल को किसी दूसरे डाटा सेट पर लागू किया जाता है।
• मुख्य लाभ:
  • बड़े डाटा सेट की आवश्यकता नहीं होती।
  • समय की बचत होती है।

समस्याएँ और समाधान

1. समस्या: अपने खुद का दीप लर्निंग मॉडल ट्रेन करने में आवश्यक डाटा की कमी।

   • उदाहरण: 10,000 इमेज के लिए लेबलिंग करना महंगा और समय-consuming होता है।

2. समस्या: बड़े डाटा सेट पर मॉडल ट्रेन करने में समय लगता है।

3. समाधान: प्री-ट्रेंड मॉडल का उपयोग करना।

   • उदाहरण: इमेजनेट में 1.4 मिलियन इमेज हैं।
   • लोकप्रिय प्री-ट्रेंड मॉडल जैसे: वुगेन, रेसनेट।

प्री-ट्रेंड मॉडल के लाभ

• प्री-ट्रेंड मॉडल को पहले से बड़े और विविध डाटा सेट पर प्रशिक्षित किया गया होता है।
• इनका इस्तेमाल कर के अपने प्रोजेक्ट में रन किया जा सकता है।

कोडिंग प्रैक्टिस और उदाहरण

• पहले कोड में कैट और डॉग क्लासिफिकेशन का उदाहरण दिया गया।
• प्रॉब्लम: यदि प्रोजेक्ट में क्लासेस मौजूद नहीं हैं, तो ट्रांसफर लर्निंग मदद करता है।

ट्रांसफर लर्निंग की प्रक्रिया

1. कन्वॉल्यूशन लेयर और फुल्ली कनेक्टेड लेयर में अंतर।
2. प्री-ट्रेंड मॉडल में परिवर्तन:
   • अपने डाटासेट के लिए फुल्ली कनेक्टेड लेयर को अनुकूलित करना।
   • आउटपुट लेयर में सिग्मॉइड जोड़ना यदि यह बाइनरी क्लासिफिकेशन है।

ट्रांसफर लर्निंग के फायदे

• ज्ञात फीचर्स का पुनरुपयोग।
• नए डाटासेट पर तेजी से मॉडल को अनुकूलित करना।

अंतिम विचार

• ट्रांसफर लर्निंग की आवृत्ति बढ़ती जा रही है।
• वास्तविक जीवन में लागू उदाहरण: मोटरसाइकिल चलाने से पहले साइकिल चलाना।

निष्कर्ष

• दी गई सभी जानकारी और कोड का प्रयोग करें।
• वीडियो देखना न भूलें।
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