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Aprendizado por transferência
subárea da aprendizagem de máquina / De Wikipedia, a enciclopédia encyclopedia
O aprendizado por transferência (TL) é uma técnica de aprendizado de máquina (ML) na qual o conhecimento aprendido em uma tarefa é reutilizado para aumentar o desempenho em uma tarefa relacionada.[1] Por exemplo, na classificação de imagens, o conhecimento adquirido ao aprender a reconhecer carros pode ser aplicado ao tentar reconhecer caminhões. Esse tópico está relacionado à literatura psicológica sobre transferência de aprendizado, embora os vínculos práticos entre os dois campos sejam limitados. A reutilização/transferência de informações de tarefas aprendidas anteriormente para novas tarefas tem o potencial de melhorar significativamente a eficiência do aprendizado.[2]
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Como o aprendizado por transferência faz uso do treinamento com várias funções de objetivo, ele está relacionado ao aprendizado de máquina sensível ao custo e à otimização multiobjetivo.[3]