Odborné vysvětlení: Transfer learning je technika strojového učení, kde model trénovaný na jednom úkolu je použit jako výchozí bod pro model na jiném, souvisejícím úkolu. Využívá se znalostí získaných při řešení jednoho problému k vylepšení generalizace v jiném kontextu. Tato metoda je zvláště účinná, když máme omezené množství dat pro nový úkol.
Vysvětlení pro laiky: Transfer learning je jako když se učíte novou dovednost na základě něčeho, co už umíte. Představte si, že umíte hrát na klavír a chcete se naučit hrát na kytaru. Mnoho věcí o hudbě už znáte, takže se nemusíte učit vše od začátku. Podobně počítač může použít to, co se naučil například o rozpoznávání psů, aby lépe rozpoznával kočky, aniž by musel začínat úplně od nuly.
Transfer learning is a machine learning technique where a model trained on one task is used as a starting point for a model on a different, related task. It leverages knowledge gained while solving one problem to improve generalization in another context. This method is particularly effective when we have limited data for the new task.
