Transfer Learning is een techniek binnen machine learning waarbij kennis die is opgedaan bij het trainen van een model op één taak wordt hergebruikt voor een andere, verwante taak.
In plaats van elk model vanaf nul te trainen, gebruikt transfer learning bestaande representaties of parameters om sneller en met minder data tot goede resultaten te komen.
Deze methode heeft de ontwikkeling van moderne AI sterk versneld — vooral bij deep learning-modellen voor taal, beeld en spraak.

Werking

Het kernidee van transfer learning is dat de eerste lagen van een neuraal netwerk algemene patronen leren (zoals vormen, klanken of woordstructuren), die bruikbaar zijn voor vele taken.
In plaats van een volledig nieuw model te trainen, neemt men een voorgeleerd model (pretrained model) en past men het aan op een specifieke toepassing.

Het proces bestaat uit drie hoofdstrategieën:

1. Feature extraction: gebruik van de interne representaties van een pretrained model als invoer voor een nieuw model.
2. Finetuning: hertrainen van enkele of alle lagen van een pretrained model met taak-specifieke data.
3. Domain adaptation: aanpassen van een model aan een nieuwe context (bijv. een ander taalgebied of type beelddata).

Voorbeelden van populaire pretrained modellen zijn:

• Computer vision: ResNet, EfficientNet, CLIP.
• Natural language processing (NLP): BERT, GPT, RoBERTa, T5.
• Audio en spraak: wav2vec 2.0, Whisper.

Kenmerken

• Efficiënt: verkort trainingstijd en verlaagt compute-kosten.
• Datavriendelijk: werkt goed met beperkte hoeveelheden gelabelde data.
• Flexibel: toepasbaar op verschillende domeinen en modaliteiten.
• Prestatieverhogend: benut eerder geleerde kennisstructuren.
• Schaalbaar: vormt de basis voor foundation models en few-shot learning.

Toepassingen

Transfer learning wordt breed toegepast in moderne AI-systemen:

• Beeldherkenning: finetuning van pretrained CNN’s voor specifieke objectdetectietaken.
• Tekstverwerking: hergebruik van LLM’s voor sentimentanalyse of juridische tekstanalyse.
• Spraakherkenning: aanpassen van generieke modellen aan specifieke accenten of talen.
• Medische AI: trainen op beperkte medische data met kennis van algemene beeldmodellen.
• Industrie: overdracht van kennis tussen vergelijkbare productielijnen of sensorgegevens.

Uitdagingen

• Negative transfer: overgedragen kennis kan prestaties verslechteren bij te grote domeinverschillen.
• Bias-overdracht: vooroordelen in het bronmodel worden mee overgenomen.
• Overfitting bij finetuning: te kleine datasets kunnen leiden tot verlies van generalisatie.
• Compatibiliteit: verschil in architectuur of dataformaat tussen bron- en doelmodellen.
• Licentie en eigendom: pretrained modellen kunnen beperkingen hebben in gebruik of distributie.

Samenvatting

Transfer Learning stelt AI in staat om sneller, efficiënter en met minder data te leren door bestaande kennis opnieuw te gebruiken.
Het vormt de basis van moderne AI-ontwikkeling — van pretrained taalmodellen tot beeldsystemen — en maakt geavanceerde toepassingen toegankelijk voor organisaties met beperkte middelen.
Hoewel uitdagingen bestaan rond bias en overdraagbaarheid, blijft transfer learning een fundamentele bouwsteen van schaalbare en duurzame AI.

Bron: Blackbirds.ai — AI & Data Consultancy