전이학습

전이학습(Transfer learning, TL)은 하나의 문제를 해결하고 이와 다르면서 관련된 문제에 적용하는 동안 얻은 지식을 저장하는데 집중하는 기계 학습의 연구 문제이다.^[1] 예를 들어 자동차를 인식하기 위해 학습하는 동안 얻은 지식은 트럭 인식을 시도할 때 적용할 수 있다. 이 연구 분야는 학습전이의 심리 문헌의 오랜 역사와 일정 부분 관련이 있지만 두 분야의 실질적인 연관성은 제한되어 있다. 이전에 학습한 새 태스크의 학습 작업으로부터 얻은 정보를 재사용 또는 전이시키는 것은 강화 학습 에이전트의 샘플 효율성을 상당히 개선시킬 가능성이 있다.^[2]