Machine learningMachine learning

Siirto-oppiminen

Siirto-oppiminen on koneoppimisen paradigma, jossa mallin koulutuksesta lähteessä tai tehtävässä hankittua tietoa hyödynnetään parantamaan oppimista eri, mutta liittyvässä kohdetehtävässä tai -alueella. Se on erityisen tehokas, kun kohdetehtävään liittyvää merkittyä dataa on niukasti, ja se on useimpien nykyaikaisten syväoppimissovellusten perusta tietokonenäössä, luonnollisen kielen käsittelyssä ja muilla aloilla.

Avaa sovelluksessa MethodMindTulossaVideoTulossaDownload slides

Lue koko menetelmä

Vain jäsenille

Kirjaudu sisään maksuttomalla tilillä lukeaksesi tämän osion.

Kirjaudu sisään

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Siirto-oppiminen

Few-shot Learning Itseohjautuva oppiminen Puoliohjattu oppiminen Aktiivinen oppiminen ja…Aktiivinen oppiminen ja…Bayesiläinen vähäesimerk…Bayesiläinen puolivalvot…Bayesiläinen siirto-oppi…Curriculum Learning Datan augmentointi

+40 more

Lähteet

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 ↗

Näin viittaat tähän sivuun

ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/fi/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.

Few-shot LearningKoneoppiminen↔ compare
Itseohjautuva oppiminenKoneoppiminen↔ compare
Puoliohjattu oppiminenKoneoppiminen↔ compare

Compare side by side →

Tähän viittaavat

Aktiivinen oppiminen ja hajautettu oppiminen Aktiivinen oppiminen ja itseohjautuva oppiminen Bayesiläinen vähäesimerkkioppiminen Bayesiläinen puolivalvottu oppiminen Bayesiläinen siirto-oppiminen Curriculum Learning Datan augmentointi Verkkotunnuksen mukauttaminen – NLP Toimialaan mukautuva vahvistusoppiminen Domain-Adaptive Transformer Aluekohtaisesti mukautuva variaatioon perustuva automaattinen enkooderi EfficientNet Ensemble Federated Learning Ensemble Few-Shot Learning Ensemble Metric Learning Ensemble-itseohjautuva oppiminen Ensemble semi-supervised learning Ensemble-siirto-oppiminen Few-shot Learning Metriikkaoppiminen Monitieteoppiminen Neuraalinen tyylinsiirto Online-hajautettu oppiminen Verkko-oppiminen vähäisillä esimerkeillä Online-oppiminen Verkko-oppiminen itseohjautuvasti Online Semi-supervised Learning Online Transfer Learning Regularized Federated Learning Regularisoitu vähävaraisten esimerkkien oppiminen Regularized Online Learning Regularisoitu siirto-oppiminen Vankka hajautettu oppiminen Itseohjautuva aktiivinen oppiminen Itseohjautuva hajautettu oppiminen Itseohjautuva harvojen esimerkkien oppiminen Itseohjautuva kuvien luokittelu Itseohjautuva K-lähimmän naapurin menetelmä Itseohjautuva oppiminen Itseohjautuva LightGBM Itseohjautuva logistinen regressio Itseohjautuva tunneanalyysi Itseohjautuva pinottu yhdistelmä Itseohjautuva siirto-oppiminen Puolivalvottu hajautettu oppiminen Puoliohjautuva vähäesimerkin oppiminen Puoliohjattu oppiminen Puolivalvottu metriikkaoppiminen Puoliohjattu siirto-oppiminen T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

Huomasitko virheen tällä sivulla? Ilmoita siitä tai ehdota korjausta →

Lue koko menetelmä

Method map

Lähteet

Näin viittaat tähän sivuun

Aiheeseen liittyvät menetelmät

Which method?

Tähän viittaavat