Transfer Learning
Auch: Transferlernen
Ein bereits trainiertes Modell wird als Ausgangspunkt für eine neue, verwandte Aufgabe genutzt.
Statt ein Modell von Grund auf zu trainieren, übernimmt man das Wissen eines grossen, allgemein vortrainierten Modells und passt es mit vergleichsweise wenigen Daten an die eigene Aufgabe an.
Das spart Zeit, Daten und Rechenkosten. Fine-Tuning von Sprach- und Bildmodellen ist die heute wichtigste Form von Transfer Learning.
Allgemeine Information, keine Rechts- oder Fachberatung.