Transfer Learning nimmt ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue, verwandte Aufgabe — statt bei null anzufangen.
Was bedeutet Transfer Learning?
Das Prinzip, ein bereits trainiertes Modell als Ausgangspunkt für eine neue, verwandte Aufgabe zu nehmen, statt bei null anzufangen. Das Vorwissen wird „transferiert“ — man braucht dann nur noch wenige eigene Daten.
Abgrenzung — worauf es ankommt
Transfer Learning ist das Prinzip, Fine-Tuning die gängigste Technik dafür. Die gesamte moderne KI-Ökonomie beruht darauf: Wenige Firmen zahlen das Pretraining, alle anderen bauen darauf auf.
Beispiel aus der Praxis
Ein auf Millionen Fotos vortrainiertes Bildmodell wird mit nur 2.000 eigenen Bildern zum Erkennen von Lackschäden in der Fertigung nachtrainiert.
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