Apprendimento per Trasferimento Online
L'Apprendimento per Trasferimento Online (OTL) estende l'apprendimento per trasferimento a contesti sequenziali e di streaming: invece di addestrare su un dataset fisso, il modello elabora gli esempi uno alla volta e sfrutta simultaneamente la conoscenza da un dominio sorgente correlato per migliorare le previsioni sul dominio target senza richiedere grandi dataset target etichettati in anticipo.
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Fonti
- 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 ↗
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Online Transfer Learning (Streaming Transfer Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/it/machine-learning/online-transfer-learning
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