Un'azienda ha addestrato un modello di base per un'attività e ora deve adattarlo a un'attività correlata ma diversa. Quale approccio di fine-tuning è appropriato?
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Risposta corretta: Transfer learning.
Perché questa è la risposta
Il transfer learning è l'approccio più appropriato. Consiste nel prendere un modello pre-addestrato su un'attività (il modello di base) e adattarlo a una nuova attività correlata, sfruttando la conoscenza acquisita. Questo riduce il tempo e le risorse necessarie rispetto all'addestramento da zero. L'ottimizzazione degli iperparametri è una fase del fine-tuning, non l'approccio principale. Il pre-addestramento è la fase iniziale di addestramento del
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