Qual è il concetto di trasferimento di apprendimento nell'AI?
Il trasferimento di apprendimento è una tecnica in cui un modello sviluppato per un compito viene riutilizzato, con o senza ulteriore addestramento, per un compito diverso. Questa tecnica può essere utilizzata per risolvere un nuovo problema a costo minimo, sfruttando l'esperienza acquisita dalle soluzioni comprovate a problemi correlati. Nell'ambito dell'AI, questo concetto è stato ampiamente utilizzato per ridurre il costo di addestramento dei modelli di apprendimento automatico e per aumentarne l'accuratezza.