Odborné vysvětlení: Transfer učení je technika v strojovém učení, která využívá znalosti získané při řešení jednoho problému k řešení jiného souvisejícího problému. Zahrnuje přenos naučených vlastností, jemné doladění předtrénovaných modelů a adaptaci domén. Využívá techniky jako feature extraction, fine-tuning a domain adaptation. Cílem je zlepšit učení v cílové doméně využitím znalostí z příbuzné zdrojové domény, zejména když je k dispozici omezené množství označených dat v cílové doméně.
Vysvětlení pro laiky: Transfer učení je jako použití zkušeností z jedné oblasti k řešení problémů v jiné, podobné oblasti. Představte si, že umíte hrát na kytaru a chcete se naučit hrát na ukulele. Mnoho věcí, které znáte z hraní na kytaru, vám pomůže rychleji se naučit hrát na ukulele. Podobně AI systém, který se naučil rozpoznávat kočky na obrázcích, může tyto znalosti využít k rychlejšímu učení rozpoznávání psů, protože obě zvířata mají mnoho společných rysů.
Transfer Learning is a technique in machine learning that uses knowledge gained while solving one problem to solve another related problem. It involves transferring learned features, fine-tuning pre-trained models, and adapting domains. It uses techniques such as feature extraction, fine-tuning, and domain adaptation. The goal is to improve learning in the target domain by leveraging knowledge from a related source domain, especially when there is a limited amount of labeled data available in the target domain.
