למידת-העברה (Transfer Learning)

במקום לאמן מודל חדש לגמרי מאפס לכל משימה, לוקחים מודל שכבר למד ייצוגים כלליים-שימושיים ממשימה גדולה (למשל זיהוי-תמונות כללי), ומכווננים אותו במהירות למשימה ספציפית וצרה יותר.

זו הסיבה שרוב מודלי ה-AI המסחריים היום לא מאומנים מאפס — כוונון-עדין (Fine-tuning) של מודל-יסוד קיים הוא צורה נפוצה של למידת-העברה, וחוסך משאבי-חישוב עצומים לעומת אימון מלא.