Învățarea prin transfer (Transfer Learning) este o tehnică avansată de învățare automată prin care un model antrenat pe o sarcină sau un domeniu este reutilizat și adaptat pentru o altă sarcină, adesea cu un volum mai mic de date. Aceasta permite sistemelor AI să transfere cunoștințele dobândite anterior, reducând timpul de antrenare și resursele necesare.
Această abordare este folosită frecvent în procesarea limbajului natural, recunoaștere vizuală și clasificare medicală, unde modelele pre-antrenate pe seturi mari de date (precum ImageNet sau BERT) sunt ajustate pentru aplicații specifice. Învățarea prin transfer îmbunătățește performanța modelelor și face AI mai accesibilă pentru domenii cu date limitate sau costisitoare.
