Cos'è il Transfer Learning?
Una tecnica dove un modello addestrato su un compito viene riutilizzato per un compito correlato.
Definizione
Transfer Learning è una tecnica dove un modello IA pre-addestrato su un compito viene riutilizzato e adattato per un compito correlato, sfruttando la conoscenza già acquisita per accelerare l'apprendimento.
Scopo
Il Transfer Learning permette di sviluppare modelli efficaci con meno dati e tempo computazionale, riutilizzando feature e pattern appresi in domini correlati.
Funzione
Il Transfer Learning funziona prendendo un modello pre-addestrato, mantenendo i livelli iniziali che catturano feature generali, e riaddestrandone solo parti per specializzarsi nel nuovo compito.
Esempio
Un modello addestrato per riconoscere animali può essere adattato rapidamente per riconoscere razze specifiche di cani, utilizzando le feature già apprese per identificare forme e texture animali.
Correlato
Il Transfer Learning è spesso utilizzato con Fine-Tuning, Pre-trained Models e approcci di adattamento di dominio per massimizzare l'efficienza dell'apprendimento.
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