Transferno učenje

Transferno učenje (енгл. ) je tehnika mašinskog učenja (ML) u kojoj se znanje naučeno iz zadatka ponovo koristi da bi se poboljšao učinak na povezanom zadatku.^[1] Na primer, za klasifikaciju slika, znanje stečeno tokom učenja prepoznavanja automobila moglo bi se primeniti kada se nastoji da se prepoznaju kamioni. Ova tema je vezana za psihološku literaturu o transferu učenja, iako su praktične veze između ove dve oblasti ograničene. Ponovno korišćenje/prenošenje informacija sa prethodno naučenih zadataka u nove zadatke ima potencijal da značajno poboljša efikasnost učenja.^[2]

Ilustracija transfernog učenja

Pošto transferno učenje koristi obuku sa višestrukim funkcijama cilja, ono je povezano sa mašinskim učenjem osetljivim na troškove i optimizacijom sa više ciljeva.^[3]