Transferlernen

Transfer Learning ist eine Technik im maschinellen Lernen, die das Wiederverwenden eines vorab trainierten Modells für eine verwandte, aber unterschiedliche Aufgabe beinhaltet und es anpasst, um sich an das neue Problem zu gewöhnen. Das Ziel dieser Methode ist es, das bereits erlernte Wissen des vortrainierten Modells zu nutzen, um die Menge an Trainingsdaten für die neue Aufgabe zu reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit und Effizienz des Modells zu verbessern. Transfer Learning ist besonders effektiv, wenn Daten knapp sind oder die neue Aufgabe der ursprünglichen Aufgabe ähnelt, da es die Modellleistung und die Entwicklungszeit erheblich steigern kann.