 แนวคิดของการถ่ายโอนการเรียนรู้ใน AI คืออะไร?
 การเรียนรู้แบบถ่ายโอนเป็นเทคนิคที่นำแบบจำลองที่พัฒนาขึ้นสำหรับงานหนึ่งๆ มาใช้ใหม่ โดยมีหรือไม่มีการฝึกอบรมเพิ่มเติม สำหรับงานอื่น เทคนิคนี้สามารถใช้เพื่อแก้ปัญหาใหม่ด้วยต้นทุนที่น้อยที่สุด โดยใช้ประโยชน์จากประสบการณ์ที่ได้รับจากการแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้องที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ใน AI แนวคิดนี้ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเพื่อลดค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงและเพิ่มความแม่นยำ