ट्रांसफर लर्निंग
ट्रांसफर लर्निंग एक मशीन लर्निंग पैराडाइम है जिसमें स्रोत कार्य या डोमेन पर एक मॉडल को प्रशिक्षित करने से प्राप्त ज्ञान का उपयोग किसी भिन्न लेकिन संबंधित लक्ष्य कार्य या डोमेन पर सीखने में सुधार के लिए किया जाता है। यह विशेष रूप से तब शक्तिशाली होता है जब लक्ष्य कार्य के लिए लेबल किया गया डेटा दुर्लभ होता है, और यह कंप्यूटर विजन, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और उससे आगे के अधिकांश आधुनिक डीप लर्निंग अनुप्रयोगों का आधार बनता है।
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स्रोत
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/transfer-learning
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