Mësimi i Transferueshëm
Mësimi i transferueshëm (Transfer Learning) është një paradigmë e mësimit të makinerive në të cilën njohuritë e fituara nga trajnimi i një modeli në një detyrë ose domen burimor ripërdoren për të përmirësuar mësimin në një detyrë ose domen të ndryshëm, por të lidhur, objektiv. Ai është veçanërisht i fuqishëm kur të dhënat e etiketuara për detyrën objektiv janë të pakta, dhe qëndron në themel të shumicës së aplikacioneve moderne të mësimit të thellë në vizionin kompjuterik, përpunimin e gjuhës natyrore dhe më gjerë.
Lexoni metodën e plotë
Hyni me një llogari falas për ta lexuar këtë seksion.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
+40 more
Burimet
- 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 ↗
Si ta citoni këtë faqe
ScholarGate. (2026, June 3). Transfer Learning (Domain Adaptation and Knowledge Transfer). ScholarGate. https://scholargate.app/sq/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.
- Mësimi me pak shembujMësimi i makinës↔ compare
- Mësimi i Vetë-MbikëqyrurMësimi i makinës↔ compare
- Mësimi Gjysmë i MbikëqyrurMësimi i makinës↔ compare
Cituar nga
Vutë re një problem në këtë faqe? Raportojeni ose sugjeroni një korrigjim →