Machine learningMachine learning

Online Transzfer Tanulás

Az Online Transzfer Tanulás (OTL) a transzfer tanulást szekvenciális, stream-alapú környezetekre terjeszti ki: ahelyett, hogy egy rögzített adathalmazon történne a tanítás, a modell példákat dolgoz fel egyenként, miközben kihasználja egy kapcsolódó forrás domain tudását a cél domainon történő predikciók javítása érdekében, anélkül, hogy előzetesen nagy mennyiségű címkézett céladat-halmazra lenne szükség.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

Források

  1. Zhao, P., & Hoi, S. C. H. (2010). OTL: A Framework of Online Transfer Learning. In Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning (ICML 2010), pp. 1231–1238. Omnipress. link
  2. 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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 3). Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/hu/machine-learning/online-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.

Compare side by side
ScholarGateOnline Transfer learning (Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/machine-learning/online-transfer-learning · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026