Transfer Learning
Bir görevde öğrenilen bilginin farklı ama ilişkili bir göreve aktarılması.
Aktarım öğrenmesi, geniş bir veri kümesinde önceden eğitilmiş bir modelin öğrendiği genel örüntüleri, çok daha az veri ve hesaplama kaynağıyla farklı ama ilişkili bir probleme uyarlama sürecidir. Örneğin milyonlarca görselle eğitilmiş bir görüntü tanıma modeli, yalnızca birkaç yüz tıbbi görüntüyle ince ayar yapılarak belirli bir hastalığı tespit etmek için özelleştirilebilir. Bugün büyük dil modellerinin "fine-tuning" adı verilen özelleştirme süreci de aktarım öğrenmesinin en yaygın uygulama biçimlerinden biridir. Bu yaklaşım sayesinde her yeni görev için sıfırdan model eğitmek yerine, mevcut bilgi birikiminden faydalanılarak zaman ve maliyetten büyük tasarruf sağlanır.