Компания хочет повторно использовать существующие предварительно обученные доменные модели вместо того, чтобы обучать модели с нуля для решения новых, но связанных задач. Какую стратегию машинного обучения следует использовать?

Трансферное обучение (transfer learning) — это стратегия машинного обучения, при которой модель, предварительно обученная на одной задаче (обычно с большим объемом данных), адаптируется для решения новой, но связанной задачи. Это позволяет использовать уже извлеченные знания и признаки, значительно сокращая время и ресурсы, необходимые для обучения новой модели с нуля, особенно когда данных для новой задачи мало. Увеличение или уменьшение количества эпох обучения (epochs) — это методы настройки гиперпараметров, которые влияют на процесс обучения, но не являются стратегией повторного использования предварительно обученных моделей. Обучение без учителя (unsupervised learning) — это тип машинного обучения, который используется для поиска скрытых закономерностей в неразмеченных данных, но он не предполагает повторное использование предварительно обученных моделей для решения новых задач.