Transfer Learning

Transfer Learning (übertragendes Lernen) ist eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell, das auf einer Aufgabe trainiert wurde, auf eine andere ähnliche Aufgabe angewendet wird. Anstatt ein Modell von Grund auf neu zu trainieren, werden bereits gelernte Merkmale und Wissen aus einer Quellaufgabe auf die Zielaufgabe übertragen. Dies ermöglicht es, mit weniger Daten und Rechenressourcen effektive Modelle zu erstellen. Transfer Learning findet breite Anwendung in Bereichen wie Bilderkennung, natürlicher Sprachverarbeitung und Sprachübersetzung.