Spiega perché sarebbe vantaggioso utilizzare un modello di classificazione esistente piuttosto che costruirne uno nuovo.
Utilizzando un modello esistente, c'è il potenziale per risparmiare tempo, risorse e costi, poiché il modello è già stato sviluppato e addestrato. Il trasferimento di apprendimento può anche essere utilizzato per personalizzare rapidamente un modello esistente alle specifiche esigenze di classificazione di un nuovo dominio o dataset. Inoltre, i modelli esistenti offrono una misura di validazione, poiché sono già stati testati sui dati e hanno completato con successo un compito in un certo dominio. Ciò offre un certo grado di certezza che il modello sarà in grado di raggiungere l'obiettivo desiderato. Inoltre, alcuni modelli esistenti sono open-source e potrebbero essere accessibili senza costi. Infine, se il modello di classificazione viene utilizzato per un compito difficile ed è stato sviluppato da esperti, c'è una maggiore probabilità che il modello superi l'accuratezza di un modello appena creato.