Học chuyển giao (Transfer Learning) là một kỹ thuật mạnh mẽ trong học máy, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên khi giải quyết các bài toán mới bằng cách tận dụng tri thức từ các mô hình đã được huấn luyện trước đó. Phương pháp này không chỉ cải thiện hiệu suất của các mô hình, mà còn giúp chúng hoạt động hiệu quả với ít dữ liệu huấn luyện hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu Transfer Learning là gì? Cách thức hoạt động của học chuyển giao, các loại hình học chuyển giao phổ biến, cũng như những ưu điểm và nhược điểm khi áp dụng phương pháp này trong thực tế. Đọc ngay!
Transfer Learning là gì?
Học chuyển giao (Transfer Learning) là một kỹ thuật trong lĩnh vực học máy, cho phép tái sử dụng tri thức hoặc mô hình đã được đào tạo cho một tác vụ cụ thể để áp dụng vào giải quyết một tác vụ khác có liên quan.
Thay vì phải bắt đầu quá trình huấn luyện một mô hình hoàn toàn mới từ đầu, phương pháp này khai thác hiệu quả các mô hình đã được xây dựng và huấn luyện trước đó trên các bộ dữ liệu quy mô lớn.
Bằng cách chuyển giao những đặc trưng, trọng số hay kiến thức đã học được sang bài toán mới, Transfer Learning giúp tiết kiệm đáng kể thời gian phát triển, chi phí tài nguyên tính toán và đặc biệt phát huy hiệu quả đối với những bài toán mà dữ liệu huấn luyện sẵn có còn hạn chế.
Cách hoạt động của Transfer Learning
Quá trình vận hành của học chuyển giao thường bao gồm ba giai đoạn chính như sau:
Lựa chọn mô hình nguồn (Source Model Selection)
Bước đầu tiên là xác định một mô hình nền tảng (mô hình nguồn) đã được phát triển và huấn luyện trước đó bởi một bên khác (thường là các tập đoàn công nghệ lớn hoặc các nhóm nghiên cứu uy tín) để giải quyết một bài toán có tính chất tương tự.
Các mô hình nguồn này thường được đào tạo trên những tập dữ liệu cực kỳ lớn và đa dạng, đóng vai trò như một cơ sở tri thức vững chắc (ví dụ: tập dữ liệu hình ảnh ImageNet hoặc kho văn bản Wikipedia Corpus).
Dựa trên nền tảng này, các mạng nơ-ron sâu và phức tạp được xây dựng để giải quyết các vấn đề cụ thể. Một yêu cầu quan trọng là mô hình nguồn được chọn phải có giấy phép cho phép tái sử dụng và được công bố rộng rãi.
Tinh chỉnh mô hình (Fine-tuning)
Sau khi đã có quyền truy cập vào mô hình nguồn, bạn có thể khai thác các thành phần tri thức mà nó đã học được, bao gồm cấu trúc các lớp mạng, các đặc trưng đã được trích xuất, các trọng số đã được tối ưu, và các tham số khác.
Một cách tiếp cận phổ biến là tải toàn bộ mô hình nguồn vào môi trường làm việc của bạn, biến nó thành một cấu trúc dữ liệu (tệp/thư mục) chứa đựng thông tin cần thiết, sau đó tiến hành tùy chỉnh cho phù hợp với bài toán mới.
Các thư viện học sâu như TensorFlow Hub, Keras Applications, hay PyTorch Hub cung cấp sẵn nhiều mô hình tiền huấn luyện, là điểm khởi đầu thuận lợi cho việc này.
Thông thường, mô hình nguồn tải về sẽ đi kèm đầy đủ các lớp và trọng số, cho phép bạn linh hoạt điều chỉnh (ví dụ: “đóng băng” một số lớp, thay đổi cấu trúc các lớp cuối) nhằm mục tiêu cải thiện độ chính xác trên tác vụ mới và đảm bảo định dạng đầu ra đúng yêu cầu.
Áp dụng cho tác vụ mới (Inference)
Trong kiến trúc của một mạng nơ-ron sâu, các lớp ở tầng thấp và tầng giữa thường học được các đặc trưng mang tính tổng quát, có thể áp dụng cho nhiều bài toán (ví dụ: các cạnh, góc, kết cấu trong ảnh).
Ngược lại, các lớp ở tầng trên cùng (gần lớp đầu ra) lại tập trung vào việc học các đặc trưng rất cụ thể, liên quan trực tiếp đến bài toán mà mô hình nguồn được huấn luyện ban đầu. Vì bài toán mới của bạn thường sẽ khác biệt so với bài toán gốc, bạn cần phải điều chỉnh các lớp trên cùng này.
Việc này thường bao gồm việc loại bỏ chúng và thêm vào các lớp mới được thiết kế riêng cho tác vụ của bạn, giúp mô hình tập trung vào việc học các đặc trưng phù hợp và đạt độ chính xác cao hơn.
Cuối cùng, mô hình sau khi tinh chỉnh sẽ được cấu hình với một trình tối ưu hóa (optimizer) và hàm mất mát (loss function) phù hợp cho quá trình huấn luyện tiếp theo (nếu cần) hoặc đưa vào dự đoán trực tiếp.
Trường hợp nên sử dụng phương pháp Transfer Learning
Việc áp dụng kỹ thuật Học chuyển giao trở nên đặc biệt hữu ích và hiệu quả trong các tình huống sau:
- Khi dữ liệu cho bài toán mới còn hạn chế: Nếu bạn chỉ có một tập dữ liệu nhỏ để huấn luyện mô hình cho tác vụ của mình, việc tận dụng một mô hình đã được đào tạo trước trên dữ liệu lớn có thể giúp bù đắp sự thiếu hụt này và cải thiện đáng kể độ chính xác cũng như khả năng tổng quát hóa của mô hình cuối cùng.
- Khi thời gian huấn luyện là yếu tố quan trọng: Đối với những mô hình phức tạp hoặc khi làm việc với các tập dữ liệu cực lớn, quá trình huấn luyện từ đầu có thể tốn rất nhiều thời gian và tài nguyên tính toán. Sử dụng một mô hình tiền huấn luyện làm điểm khởi đầu có thể giúp rút ngắn đáng kể thời gian cần thiết để đạt được hiệu suất mong muốn.
- Khi bài toán mới có tính tương đồng với bài toán đã giải quyết: Nếu nhiệm vụ bạn đang cần giải quyết có nhiều điểm chung về bản chất hoặc cấu trúc dữ liệu đầu vào so với một bài toán mà đã có mô hình được huấn luyện hiệu quả trước đó, việc áp dụng Transfer Learning cho phép bạn thừa hưởng và tái sử dụng những tri thức đã được đúc kết sẵn.
- Khi nguồn lực tính toán bị giới hạn: Việc huấn luyện các mô hình học máy phức tạp đòi hỏi năng lực xử lý mạnh mẽ (GPU, TPU) và chi phí không nhỏ. Bằng cách sử dụng các mô hình tiền huấn luyện, bạn có thể giảm bớt gánh nặng về tài nguyên phần cứng và chi phí cần thiết, giúp việc triển khai các giải pháp AI/ML trở nên khả thi hơn ngay cả khi nguồn lực hạn chế.
Ngoài ra, học chuyển giao còn được sử dụng cho các trường hợp sau:
- Học sâu (Deep Learning): Học chuyển giao được sử dụng phổ biến trong mạng nơ-ron học sâu để giúp giải quyết các vấn đề với dữ liệu hạn chế. Các mô hình học sâu thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện, điều này có thể khó khăn và tốn kém để thu thập.
- Nhận diện hình ảnh (Image Recognition): Học chuyển giao có thể cải thiện hiệu suất của các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu có nhãn hạn chế, rất hữu ích trong các tình huống có dữ liệu hạn chế, như trong chẩn đoán hình ảnh y tế.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Sử dụng học chuyển giao để huấn luyện các mô hình NLP có thể cải thiện hiệu suất bằng cách chuyển giao kiến thức giữa các tác vụ liên quan đến dịch máy, phân tích cảm xúc và phân loại văn bản.
- Thị giác máy tính (Computer Vision): Các mô hình đã được huấn luyện sẵn rất hữu ích cho các tác vụ thị giác máy tính như phân đoạn hình ảnh, nhận diện khuôn mặt và phát hiện đối tượng, nếu tác vụ nguồn và tác vụ mục tiêu có mối quan hệ chặt chẽ.
- Nhận diện giọng nói (Speech Recognition): Các mô hình đã được huấn luyện trên các bộ dữ liệu âm thanh lớn rất hữu ích trong việc tạo ra các mô hình linh hoạt hơn. Ví dụ, một mô hình đã được huấn luyện sẵn có thể được điều chỉnh để nhận diện các ngôn ngữ, giọng điệu hoặc phương ngữ cụ thể.
- Phát hiện đối tượng (Object Detection): Các mô hình đã được huấn luyện sẵn để nhận diện các đối tượng cụ thể trong hình ảnh hoặc video có thể giúp tăng tốc quá trình huấn luyện mô hình mới. Ví dụ, một mô hình đã được huấn luyện để nhận diện động vật có vú có thể được thêm vào bộ dữ liệu dùng để nhận diện các loại động vật khác nhau.
Các loại hình học chuyển giao Transfer Learning
Trong lĩnh vực học máy, Học chuyển giao (Transfer Learning) có thể được phân chia thành ba phương thức chính. Sự phân loại này dựa trên mối quan hệ giữa tác vụ (task), miền dữ liệu (domain) của nguồn (source) và đích (target), cũng như trạng thái gán nhãn của dữ liệu. Cụ thể như sau:
Chuyển giao Suy luận (Inductive Transfer Learning)
Phương thức này được áp dụng chủ yếu khi tác vụ ở nguồn và đích khác nhau, mặc dù chúng thường chia sẻ cùng một miền dữ liệu (ví dụ: cùng là dữ liệu hình ảnh). Trong kịch bản này, tri thức học được từ việc giải quyết tác vụ nguồn được chuyển giao để hỗ trợ giải quyết tác vụ đích khác biệt.
Một ví dụ kinh điển là sử dụng một mạng nơ-ron tích chập (CNN) đã được huấn luyện trước trên tập dữ liệu ảnh lớn (như ImageNet) để trích xuất các đặc trưng hình ảnh tổng quát, sau đó tinh chỉnh (fine-tune) mô hình này cho một nhiệm vụ phân loại ảnh cụ thể hơn, chẳng hạn như nhận diện các loài vật thể khác nhau trong ảnh, thường sử dụng dữ liệu đích có gán nhãn (supervised learning).
Học chuyển giao Không giám sát (Unsupervised Transfer Learning)
Tương tự như Inductive Transfer, phương thức này cũng giải quyết tình huống tác vụ nguồn và đích khác nhau. Tuy nhiên, điểm khác biệt cốt lõi nằm ở chỗ cả dữ liệu nguồn và dữ liệu đích đều không được gán nhãn (unlabeled data). Quá trình học tập và chuyển giao tri thức diễn ra mà không cần sự can thiệp của con người trong việc gán nhãn.
Thay vì dựa vào dữ liệu có giám sát, phương pháp này tập trung khai thác cấu trúc và thông tin tiềm ẩn trong dữ liệu thô.
Một ứng dụng tiêu biểu là trong việc phát hiện gian lận tài chính, nơi mô hình học các mẫu hành vi thông thường từ một lượng lớn dữ liệu giao dịch không nhãn, sau đó áp dụng kiến thức này để nhận diện các giao dịch bất thường hoặc đáng ngờ trong tập dữ liệu mục tiêu (cũng không nhãn).
Học chuyển giao Xuyên suốt (Transductive Transfer Learning)
Phương thức này được sử dụng khi tác vụ ở nguồn và đích giống nhau, nhưng miền dữ liệu lại có sự khác biệt. Điểm đặc trưng là dữ liệu nguồn thường đã được gán nhãn, trong khi dữ liệu đích thì hoàn toàn không có nhãn.
Mục tiêu là chuyển giao kiến thức từ miền nguồn (có nhãn) sang miền đích (không nhãn) để thực hiện cùng một loại tác vụ.
Ví dụ, các chuyên gia có thể huấn luyện một mô hình phân loại văn bản trên tập dữ liệu các bài đánh giá nhà hàng (đã được gán nhãn tích cực/tiêu cực), sau đó áp dụng mô hình này để phân loại cảm xúc cho các bài đánh giá phim (chưa được gán nhãn).
Ưu và nhược điểm của Transfer Learning là gì?
Để hiểu hơn Transfer Learning là gì, hãy cùng điểm qua các ưu và nhược điểm của nó. Việc ứng dụng kỹ thuật học chuyển giao trong các bài toán thực tế mang lại nhiều lợi ích đáng kể, song cũng đi kèm một số thách thức cần lưu ý:
Ưu điểm nổi bật
Tối ưu hóa chi phí tính toán
Một trong những giá trị cốt lõi mà Transfer Learning đem lại là khả năng cắt giảm đáng kể nguồn lực tính toán cần thiết cho việc xây dựng và triển khai mô hình học máy.
Bằng cách tái sử dụng các mô hình đã trải qua quá trình huấn luyện công phu, chúng ta có thể rút ngắn thời gian đào tạo cho tác vụ mới, giảm bớt sự phụ thuộc vào khối lượng lớn dữ liệu huấn luyện ban đầu, và đồng thời giảm tải áp lực lên hệ thống phần cứng.
Khắc phục thách thức về dữ liệu
Việc thu thập và chuẩn bị đủ lượng dữ liệu chất lượng cao là một rào cản thường gặp trong nhiều dự án học máy. Transfer Learning cung cấp một giải pháp hiệu quả cho vấn đề này.
Transfer Learning cho phép chúng ta tận dụng tri thức từ các mô hình đã được huấn luyện trên những tập dữ liệu khổng lồ, qua đó giảm yêu cầu về số lượng dữ liệu cần thiết cho bài toán mục tiêu mà vẫn đảm bảo hiệu suất tốt.
Nâng cao khả năng tổng quát hóa
Học chuyển giao không chỉ giúp xây dựng mô hình nhanh hơn mà còn góp phần cải thiện năng lực tổng quát hóa của chúng. Khi một mô hình tiền huấn luyện được tinh chỉnh (fine-tuned) trên tập dữ liệu mới, nó được tiếp xúc và học hỏi từ nhiều nguồn dữ liệu đa dạng (cả dữ liệu gốc và dữ liệu mới).
Điều này giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn trên các dữ liệu chưa từng thấy, đa dạng hơn so với một mô hình chỉ được đào tạo duy nhất trên tập dữ liệu của bài toán cụ thể.
Cải thiện hiệu suất
Trong trường hợp tác vụ mục tiêu có mối quan hệ chặt chẽ với tác vụ nguồn, hiệu suất có thể được cải thiện nhờ vào kiến thức mà mô hình học được từ tác vụ đầu tiên.
Ngăn ngừa overfitting
Overfitting xảy ra khi mô hình quá khớp với dữ liệu huấn luyện, khiến mô hình không thể tổng quát chính xác. Bằng cách bắt đầu với một mô hình đã được huấn luyện tốt, học chuyển giao giúp ngăn ngừa overfitting, đặc biệt khi bộ dữ liệu mục tiêu nhỏ.
Tính linh hoạt
Các mô hình đã được huấn luyện lại chứa kiến thức thu được từ một hoặc nhiều bộ dữ liệu trước đó. Điều này có thể dẫn đến hiệu suất tốt hơn trong các tác vụ khác nhau. Học chuyển giao cũng có thể được áp dụng cho các tác vụ học máy khác, như nhận diện hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Hạn chế cần cân nhắc
Phụ thuộc vào mức độ tương đồng giữa các tác vụ
Hiệu quả của Transfer Learning phụ thuộc rất lớn vào mức độ liên quan giữa tác vụ mà mô hình nguồn được huấn luyện và tác vụ mục tiêu cần giải quyết.
Nếu hai tác vụ này quá khác biệt về bản chất hoặc đặc trưng dữ liệu, những kiến thức được chuyển giao từ mô hình nguồn có thể không hữu ích, thậm chí gây nhiễu (hiện tượng “negative transfer”), làm suy giảm hiệu suất của mô hình trên tác vụ mới.
Thiếu tiêu chuẩn định lượng mức độ tương đồng
Một trong những thách thức hiện hữu của Transfer Learning là việc chưa có các phương pháp chuẩn hóa và được chấp nhận rộng rãi để đo lường chính xác mức độ “giống nhau” giữa hai tác vụ hoặc hai tập dữ liệu.
Mặc dù đã có một số kỹ thuật được đề xuất, việc thiếu một thước đo đáng tin cậy khiến việc dự đoán trước liệu áp dụng Transfer Learning có thực sự mang lại lợi ích hay không trở nên khó khăn hơn.
Ứng dụng thực tế của Transfer Learning
Kỹ thuật Học chuyển giao đã và đang được triển khai rộng rãi, mang lại hiệu quả thiết thực trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ điển hình:
Trong thị giác máy tính (Computer Vision) và Nhận diện hình ảnh
Đây là một trong những lĩnh vực ứng dụng Học chuyển giao phổ biến và thành công nhất, đặc biệt với sự phát triển của Học sâu (Deep Learning).
Các kiến trúc mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Networks – CNNs) thường được huấn luyện trước (pre-trained) trên các bộ dữ liệu ảnh quy mô cực lớn như ImageNet, giúp chúng học được cách nhận biết các đặc trưng hình ảnh cơ bản và tổng quát.
Sau đó, các mô hình tiền huấn luyện này được tinh chỉnh (fine-tuned) để giải quyết các bài toán thị giác máy tính cụ thể hơn với hiệu quả cao, ví dụ như:
- Phân tích hình ảnh y tế: Phát hiện sớm các dấu hiệu bệnh lý (như khối u ung thư) từ ảnh chụp X-quang, MRI,…
- Hệ thống an ninh: Nhận dạng khuôn mặt, theo dõi đối tượng.
- Xe tự hành: Nhận diện biển báo giao thông, người đi bộ, các phương tiện khác.
Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP)
Học chuyển giao đã tạo ra một cuộc cách mạng trong NLP thông qua sự ra đời và phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) như BERT, GPT (Generative Pre-trained Transformer), T5,…
Những mô hình này được đào tạo trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ từ internet và nhiều nguồn khác, giúp chúng nắm bắt sâu sắc ngữ nghĩa, cấu trúc và sắc thái của ngôn ngữ con người.
Kỹ thuật Transfer Learning cho phép các nhà phát triển tái sử dụng sức mạnh của các LLMs này cho hàng loạt nhiệm vụ NLP chuyên biệt mà không cần xây dựng mô hình từ đầu, bao gồm:
- Phân loại văn bản (ví dụ: lọc thư rác, phân tích cảm xúc đánh giá sản phẩm).
- Hệ thống hỏi đáp (Question Answering).
- Dịch máy (Machine Translation).
- Tóm tắt văn bản tự động.
- Nhận dạng thực thể tên (Named Entity Recognition). Ví dụ, một mô hình BERT tiền huấn luyện có thể được tinh chỉnh nhanh chóng để phân loại bình luận trên mạng xã hội theo cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) hoặc để xác định ý định của người dùng trong chatbot. Việc này không chỉ giúp nâng cao đáng kể hiệu suất và độ chính xác mà còn tiết kiệm tài nguyên so với việc huấn luyện từ con số không.
Tương lai của học chuyển giao Transfer Learning
Tương lai của học chuyển giao bao gồm các xu hướng sau đây, có thể tiếp tục định hình học máy (ML) và sự phát triển của các mô hình ML:
- Tăng cường sử dụng học chuyển giao đa phương thức: Các mô hình được thiết kế để học từ nhiều loại dữ liệu cùng lúc. Ví dụ, chúng có thể bao gồm các bộ dữ liệu văn bản, hình ảnh và âm thanh, điều này dẫn đến các hệ thống học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) linh hoạt hơn.
- Học chuyển giao liên kết (Federated transfer learning): Phương pháp này kết hợp học chuyển giao và học liên kết. Học chuyển giao liên kết cho phép các mô hình chuyển giao kiến thức giữa các nguồn dữ liệu phân tán, nhưng thực hiện theo cách giữ cho dữ liệu cục bộ luôn bảo mật. Điều này cho phép nhiều tổ chức hợp tác để cải thiện các mô hình của họ qua các nguồn dữ liệu phân tán mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của dữ liệu.
- Học chuyển giao liên tục (Lifelong transfer learning): Đây là việc tạo ra một mô hình có khả năng học và thích nghi liên tục với các tác vụ và dữ liệu mới theo thời gian.
- Học chuyển giao không có ví dụ (Zero-shot) và học chuyển giao với ít ví dụ (Few-shot): Cả hai phương pháp này được thiết kế để giúp các mô hình học máy hoạt động tốt với ít hoặc không có dữ liệu huấn luyện. Zero-shot xoay quanh khái niệm dự đoán nhãn cho các lớp dữ liệu chưa thấy, còn học few-shot là học từ chỉ một lượng nhỏ dữ liệu cho mỗi lớp. Sử dụng phương pháp này, các mô hình có thể học nhanh chóng để tạo ra các tổng quát hiệu quả với ít dữ liệu. Phương pháp này có tiềm năng giảm sự phụ thuộc của các tổ chức vào việc thu thập bộ dữ liệu lớn để huấn luyện.
Ngoài ra, nếu các mô hình được huấn luyện sẵn ban đầu sử dụng dữ liệu thu thập hợp lý, học chuyển giao cũng có thể giải quyết một trong những vấn đề nổi bật đối với AI và học máy – đó là việc thu thập một lượng lớn dữ liệu mà không có sự cho phép của người tạo ra dữ liệu.
Học chuyển giao có thể sẽ được áp dụng rộng rãi hơn trong tương lai, vì nó giảm sự phụ thuộc vào các bộ dữ liệu huấn luyện lớn. Nó cũng làm cho học máy và trí tuệ nhân tạo trở nên thích nghi và hiệu quả hơn.
Tại InterData, chúng tôi cung cấp dịch vụ thuê VPS giá rẻ tốc độ cao với phần cứng thế hệ mới, bao gồm CPU AMD EPYC hoặc Intel Xeon Platinum và SSD NVMe U.2. Với dung lượng được tối ưu, băng thông cao, bạn sẽ tận hưởng tốc độ truy cập nhanh chóng và ổn định cho website của mình. Hãy lựa chọn dịch vụ Hosting giá rẻ tốc độ cao để tối ưu hóa trải nghiệm người dùng ngay hôm nay.
Ngoài ra, nếu bạn cần giải pháp mạnh mẽ hơn, dịch vụ thuê Cloud Server chất lượng giá rẻ tại InterData là sự lựa chọn lý tưởng. Với cấu hình mạnh, băng thông cao và ổn định, VPS của chúng tôi giúp bạn dễ dàng quản lý và phát triển các ứng dụng, phần mềm mà không lo bị gián đoạn. Thuê Cloud Server giá rẻ tốc độ cao còn hỗ trợ các dự án lớn, yêu cầu sự linh hoạt và mở rộng dễ dàng.
Hãy liên hệ ngay với InterData để được tư vấn và chọn gói dịch vụ phù hợp!
INTERDATA
- Website: Interdata.vn
- Hotline: 1900-636822
- Email: [email protected]
- VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh
- VPGD: Số 211 Đường số 5, KĐT Lakeview City, P. An Phú, TP. Thủ Đức, TP. Hồ Chí Minh
