ট্রান্সফার লার্নিং
ট্রান্সফার লার্নিং হলো একটি মেশিন লার্নিং প্যারাডাইম যেখানে একটি উৎস টাস্ক বা ডোমেইনে মডেল প্রশিক্ষণের মাধ্যমে অর্জিত জ্ঞান ভিন্ন কিন্তু সম্পর্কিত একটি লক্ষ্য টাস্ক বা ডোমেইনে শেখার উন্নতি সাধনের জন্য পুনরায় ব্যবহার করা হয়। এটি বিশেষভাবে শক্তিশালী যখন লক্ষ্য টাস্কের জন্য লেবেলযুক্ত ডেটা দুষ্প্রাপ্য থাকে এবং এটি কম্পিউটার ভিশন, প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ এবং এর বাইরেও বেশিরভাগ আধুনিক ডিপ লার্নিং অ্যাপ্লিকেশনগুলির ভিত্তি।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+40 more
উৎস
- Pan, S. J., & Yang, Q. (2010). A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 22(10), 1345–1359. DOI: 10.1109/TKDE.2009.191 ↗
- Bengio, Y. (2012). Deep Learning of Representations for Unsupervised and Transfer Learning. In Proceedings of ICML Workshop on Unsupervised and Transfer Learning, PMLR 27, 17–36. link ↗
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/machine-learning/transfer-learning
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- ফিউ-শট লার্নিংযন্ত্র শিখন↔ compare
- স্ব-পর্যবেক্ষণাধীন শিখনযন্ত্র শিখন↔ compare
- আধা-তত্ত্বাবধানাধীন শিখন (Semi-supervised Learning)যন্ত্র শিখন↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →