ما هي التحديات التي قد تواجه نقل التعلم؟

رغم فوائد نقل التعلم (Transfer Learning)، إلا أن هناك عدة تحديات قد تواجه استخدامه، من أبرزها:
• اختلاف المجال (Domain Mismatch): عندما تكون البيانات المُستخدمة في التدريب المسبق مختلفة جدًا عن بيانات المهمة الجديدة، قد تقل فعالية النقل.
• خطر النقل السلبي (Negative Transfer): قد يؤدي استخدام نموذج مُدرّب مسبقًا على مهمة غير مناسبة إلى تدهور الأداء بدل تحسينه.
• اختيار الاستراتيجية المناسبة: الحيرة بين استخدام Feature Extraction أو Fine-Tuning بحسب حجم البيانات الجديدة وتشابهها مع البيانات الأصلية.
• الحجم الحسابي والذاكرة: النماذج الكبيرة مثل BERT أو ResNet تتطلب موارد عالية للتخزين والمعالجة.
• تحديث النماذج بمرور الوقت: النماذج المُدرّبة مسبقًا قد تصبح قديمة ولا تعكس أحدث البيانات أو التوزيعات الواقعية.