Odborné vysvětlení: Transfer učení je technika strojového učení, kde model vytrénovaný na jednom úkolu je použit jako výchozí bod pro model na jiném, souvisejícím úkolu. Využívá znalosti získané z předchozího učení k usnadnění učení na novém úkolu, což často vede k rychlejšímu trénování a lepším výsledkům, zejména když je k dispozici omezené množství dat pro nový úkol.
Vysvětlení pro laiky: Představte si, že se učíte hrát na kytaru. Pokud už umíte hrát na piano, bude pro vás snazší naučit se hrát na kytaru, protože už znáte základy hudby. Transfer učení funguje podobně pro počítače. Počítač použije to, co se naučil z jednoho úkolu, aby se rychleji a lépe naučil nový, podobný úkol.
Transfer learning is a machine learning technique where a model trained on one task is used as a starting point for a model on another, related task. It leverages knowledge gained from previous learning to facilitate learning on a new task, often leading to faster training and better results, especially when limited data is available for the new task.
