Il transfer learning è una tecnica in cui un modello sviluppato per un'attività viene riutilizzato, con o senza ulteriore formazione, per un'attività diversa. Questa tecnica può essere utilizzata per risolvere un nuovo problema a un costo minimo, sfruttando l'esperienza acquisita da soluzioni comprovate a problemi correlati. Nell'intelligenza artificiale, questo concetto è stato ampiamente utilizzato per ridurre il costo dell'addestramento dei modelli di apprendimento automatico e per aumentarne l'accuratezza.
Qual è il concetto di trasferimento dell'apprendimento nell'IA?