Una empresa quiere reutilizar modelos de dominio preentrenados existentes en lugar de entrenar modelos desde cero para resolver tareas nuevas pero relacionadas. ¿Qué estrategia de ML deberían usar?

La respuesta correcta es aplicar aprendizaje por transferencia. El aprendizaje por transferencia es una estrategia de ML que permite reutilizar un modelo preentrenado en una tarea diferente pero relacionada. Esto es ideal cuando se tienen datos limitados para la nueva tarea, ya que el modelo ya ha aprendido características útiles de un conjunto de datos grande y general. Aumentar o disminuir el número de épocas de entrenamiento son ajustes de hiperparámetros que no abordan la reutilización de modelos preexistentes. El aprendizaje no supervisado se utiliza para encontrar patrones en datos sin etiquetas, lo cual no es el objetivo principal aquí.