DEF.: Transfer Learning ist eine Methode im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell, das auf einer Aufgabe trainiert wurde, wiederverwendet und angepasst wird, um eine andere, aber verwandte Aufgabe zu lösen. Dieser Ansatz nutzt die Tatsache, dass Wissen, das von einer Aufgabe gelernt wurde, oft teilweise auf andere Aufgaben übertragbar ist.
Beispiel: Ein Modell, das darauf trainiert wurde, Hunde in Bildern zu erkennen, kann als Ausgangspunkt genutzt werden, um Katzen zu erkennen. Anstatt von Grund auf neu zu lernen, passt das Modell sein bereits erworbenes Wissen über Merkmale wie Felltextur und Augenform an, um Katzen effektiver zu identifizieren.
Vorteile:
- Effizienz: Transfer Learning ermöglicht es, Modelle schneller zu trainieren, da sie nicht mehr bei Null anfangen müssen. Das spart Zeit und Rechenressourcen.
- Weniger Daten benötigt: Es kann besonders nützlich sein, wenn für die Ziel-Aufgabe nur begrenzt Daten zur Verfügung stehen, da das Modell bereits auf einer ähnlichen Aufgabe trainiert wurde.
- Verbesserte Leistung: Oft führt Transfer Learning zu einer besseren Modellleistung, insbesondere bei Aufgaben, für die nur wenige Daten verfügbar sind.
Zusammenfassung: Transfer Learning ist eine leistungsstarke Technik im maschinellen Lernen, die es ermöglicht, Wissen von einer Aufgabe auf eine andere zu übertragen, um Zeit, Ressourcen zu sparen und oft bessere Ergebnisse zu erzielen. Es ist besonders vorteilhaft, wenn Daten knapp sind oder schnell Ergebnisse benötigt werden.