Kendi Kendine Aktarma Ne Demek?

Kendi kendine aktarma (Transfer Learning ya da TL), makine öğrenmesi alanındaki bir öğrenme tekniğidir. TL, bir önceki öğrenme sürecine dayanan bir öğrenme sürecidir. Tekniğin amacı, bir modelin öğrenme süreci sırasında elde edilen bilgileri başka bir modelin öğrenmesine kullanarak, öğrenme sürecini hızlandırmaktır. TL, çok uzun süren ve zahmetli eğitim süreçlerinin kısaltılmasını sağlar ve verimliliği artırır.

TL, önceki öğrenme modellerinden elde edilen bilgileri bir sonraki öğrenme modeline aktarmak için kullanılan bir öğrenme tekniğidir. Tekniğin temel prensibi, önceki öğrenme modelinden elde edilen genel bilgileri yeni bir öğrenme modeliyle karşılaştırmak ve genelleştirmektir. Böylelikle, önceki öğrenme modellerinden elde edilen bilgiler, yeni bir öğrenme modelinin öğrenmesi için kullanılabilir.

Kendi kendine aktarma, çok farklı modellere uyarlanabilir ve farklı aşamalardan oluşabilir. Öncelikle, bir öğrenme modeli önceki öğrenme süreçlerinden elde edilen bilgilere dayanarak oluşturulur. Daha sonra, bu model, mevcut öğrenme modeli ile karşılaştırılarak, genelleştirilir. Son olarak, mevcut öğrenme modeli, elde edilen genelleştirilmiş bilgilerle eğitilir.

Kendi kendine aktarma, önceki öğrenme süreçlerinden elde edilen bilgileri yeni bir öğrenme modelinden daha verimli bir şekilde öğrenmesini sağlar. Ayrıca, kendi kendine aktarma, önceki öğrenme süreçlerinin verimli ve etkili bir şekilde kullanılmasını sağlar. Son olarak, kendi kendine aktarma tekniği, öğrenme süreçlerinin hızlanmasına ve verimliliğinin arttırılmasına yardımcı olur.

Kendi kendine aktarma, makine öğrenmesi alanındaki en yaygın kullanılan tekniklerden birisidir. Tekniğin temel prensibi, önceki öğrenme süreçlerinden elde edilen bilgileri yeni bir öğrenme modeline aktarmaktır. Bu teknik, öğrenme süreçlerinin hızlandırılmasına ve verimliliğinin arttırılmasına yardımcı olmaktadır.