Der Begriff Deep Transfer Learning gehört in die Kategorien Künstliche Intelligenz, Digitale Transformation und Industrie und Fabrik 4.0.
Deep Transfer Learning beschreibt eine moderne Methode des maschinellen Lernens. Hierbei lernt eine Künstliche Intelligenz (KI) zuerst mit großen Datenmengen eine Aufgabe, wie zum Beispiel das Erkennen von Bildern. Dieses Wissen wird dann auf eine neue, aber ähnliche Aufgabe übertragen, sodass die KI dort viel schneller und mit weniger Daten lernen kann.
Ein einfaches Beispiel: Eine KI wird darauf trainiert, Katzen auf Fotos zu erkennen. Danach kann diese KI ihr „Wissen“ nutzen, um Hunde auf Fotos zu identifizieren. Die Grundtechniken des Bilderkennens – etwa das Erkennen von Fell oder Ohren – bleiben nützlich, auch wenn die Aufgaben unterschiedlich sind. Dadurch spart eine Firma viel Zeit und teure Daten.
Deep Transfer Learning vereinfacht so die Einführung von künstlicher Intelligenz in neue Geschäftsbereiche und Produktionsprozesse. Unternehmen profitieren davon, weil bestehende Modelle wiederverwendet werden und der nötige Aufwand für neue KI-Anwendungen deutlich sinkt. Dies macht die Technologie besonders interessant für Firmen, die schnell und flexibel auf Trends reagieren möchten.
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