Transfer Learning bezeichnet eine Technik im Bereich des maschinellen Lernens, bei der ein Modell, das für eine bestimmte Aufgabe trainiert wurde, auf eine andere, aber verwandte Aufgabe angewendet wird. Anders als bei herkömmlichen Ansätzen, bei denen jedes Modell von Grund auf für eine spezifische Aufgabe entwickelt wird, nutzt Transfer Learning die bereits erlernten Kenntnisse und Muster aus einer VorAufgabe, um die Lösung einer neuen Aufgabe zu beschleunigen oder zu verbessern.
Ein typisches Beispiel hierfür ist die Bilderkennung. Angenommen, ein neuronales Netzwerk wurde trainiert, um Autos auf Bildern zu erkennen. Die im Rahmen dieses Trainings erlernten Merkmale, wie z.B. Formen, Linien und Farben, können auch genutzt werden, um ein anderes Fahrzeug, wie LKWs, zu erkennen. Die Vorstellung, dass bestimmte Merkmale über verschiedene Aufgaben hinweg nützlich sind, ist der Kern von Transfer Learning.
Diese Methode bietet mehrere Vorteile. Zum einen reduziert sie den Bedarf an großen Mengen an trainierten Daten für die neue Aufgabe, da das Modell bereits teilweise generalisiert. Zum anderen kann die Trainingszeit verkürzt werden, da das Modell nicht mehr von Grund auf lernen muss. Darüber hinaus ist Transfer Learning besonders nützlich, wenn die Daten für die neue Aufgabe knapp oder teuer sind.
In der Praxis wird Transfer Learning häufig in Bereichen wie der natürlichen Sprachverarbeitung, der Bildanalyse oder der Vorhersage eingesetzt. Es ermöglicht es Unternehmen, bestehende Modelle effizient für neue Anwendungsfälle zu adaptieren und somit Ressourcen zu sparen.