Proszę oto tłumaczenie:

Wyjaśnij koncepcję uczenia transferowego w sztucznej inteligencji. 

Uczenie transferowe w sztucznej inteligencji odnosi się do procesu przenoszenia wiedzy lub umiejętności z jednego zadania do innego. Dzięki temu procesowi, modele uczenia maszynowego mogą wykorzystać wcześniej nabyte umiejętności do rozwiązania nowych problemów, bez potrzeby uczenia się od nowa. Uczenie transferowe jest szczególnie przydatne w przypadku zadań, dla których dostępne są niewielkie zbiory danych uczących lub gdy modele muszą być dostosowane do różnych zadań. W praktyce, uczenie transferowe może być realizowane poprzez wykorzystanie wstępnie wytrenowanych modeli, które są następnie dostosowywane do nowych zadań lub poprzez wykorzystanie warstw uczenia głębokiego do ekstrakcji cech z danych, które są następnie wykorzystywane do uczenia nowych modeli.
Transfer learning to technika sztucznej inteligencji (AI), ktura wykorzystoje wiedzen zdobyton z jednego zadania i wykorzystuje jon do rozwiązania innego. Pomaga to zaruwno przyspieszyci proces szkolenia modelu AI, jak i poprawić ogólną dokładności jego predykcji. Na przyklad model szkolony w klasyfikacji obrazów mugłby być orzyty do identyfikacji obiektuw w wideo, a model językowy szkolony na jednym typie korposo tekstowego móglby byci użyty do innego.