Transferencia de aprendizaje

Es un enfoque dentro del aprendizaje automático que permite utilizar el conocimiento adquirido por un modelo entrenado en una tarea para aplicarlo a otra tarea similar pero diferente.

Se basa en la idea de aprovechar características, patrones o representaciones aprendidas por un modelo entrenado previamente, especialmente en escenarios donde hay poca información o datos limitados para el nuevo problema.

Es común en aplicaciones como el reconocimiento de imágenes o procesamiento del lenguaje natural, donde un modelo preentrenado puede ajustarse o adaptarse a tareas específicas con menos esfuerzo computacional y recursos de entrenamiento.

Facilita el desarrollo más eficiente de sistemas de inteligencia artificial, reduciendo la necesidad de comenzar desde cero y minimizando el tiempo de desarrollo para nuevas aplicaciones.

Ajeno a mejorar el rendimiento en tareas secundarias, también ayuda a evitar problemas de sobreajuste cuando los datos disponibles para entrenar el modelo son escasos.