ScholarGate
Asistent
Machine learningMachine learning

Învățare prin transfer

Învățarea prin transfer este un paradigmă de învățare automată în care cunoștințele dobândite prin antrenarea unui model pe o sarcină sau un domeniu sursă sunt reutilizate pentru a îmbunătăți învățarea pe o sarcină țintă diferită, dar înrudită. Este deosebit de puternică atunci când datele etichetate pentru sarcina țintă sunt rare și stă la baza majorității aplicațiilor moderne de învățare profundă în viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și nu numai.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDownload slides

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Method map

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

Învățare prin transfer
Învățare cu puține exemp…Învățare auto-supervizatăÎnvățare semi-supervizatăÎnvățare Activă FederatăÎnvățare activă cu învăț…Învățare Bayesiană cu Pu…Învățare bayesiană semi-…Învățare prin transfer b…Învățarea prin curriculumAugmentarea datelor

+40 more

Surse

  1. 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 ↗
  2. 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 ↗

Cum se citează această pagină

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

Compare side by side →

Citat de

Învățare Activă FederatăÎnvățare activă cu învățare auto-supervizatăÎnvățare Bayesiană cu Puține Exemple (Few-Shot Learning)Învățare bayesiană semi-supervizatăÎnvățare prin transfer bayesianăÎnvățarea prin curriculumAugmentarea datelorAdaptarea de domeniuÎnvățare prin Recompensă Adaptivă la DomeniuTransformer Adaptat la DomeniuVariational Autoencoder Adaptat la DomeniuEfficientNetÎnvățare Federativă de AnsambluÎnvățare de tip few-shot bazată pe ansambluriÎnvățarea metricilor de ansambluÎnvățare automată auto-supervizată în ansambluÎnvățare semi-supervizată prin ansambluriÎnvățare prin transfer de ansambluÎnvățare cu puține exempleÎnvățarea metricilorÎnvățare multi-sarcinăTransfer de Stil NeuralÎnvățare federată onlineÎnvățare online cu puține exempleÎnvățare onlineÎnvățare autosupervizată onlineÎnvățare semi-supervizată onlineÎnvățare prin transfer onlineÎnvățare federată regularizatăÎnvățare cu puține exemple regularizatăÎnvățare online regularizatăÎnvățare prin transfer regularizatăÎnvățare federată robustăÎnvățare activă auto-supervizatăÎnvățare federată auto-supervizatăÎnvățare auto-supervizată cu puține exemple (Self-supervised Few-shot Learning)Clasificare de imagini auto-supervizatăK-nearest neighbors auto-supervizatÎnvățare auto-supervizatăLightGBM auto-supervizatRegresie logistică auto-supervizatăAnaliza de sentiment auto-supervizatăSelf-supervised Stacking EnsembleÎnvățare prin transfer auto-supervizatăÎnvățare federativă semi-supervizatăÎnvățare semi-supervizată cu puține exemple (Semi-supervised Few-shot Learning)Învățare semi-supervizatăÎnvățarea metricilor semi-supervizatăÎnvățare prin transfer semi-supervizatăT5 (Text-to-Text Transfer Transformer)

Ai observat o problemă pe această pagină? Raportează sau sugerează o corectură →

ScholarGate — Transfer Learning (Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer)). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/machine-learning/transfer-learning · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026