Expliquez pourquoi il serait avantageux d'utiliser un modèle de classification existant plutôt que d'en créer un nouveau.
 En utilisant un modèle existant, il est possible d'économiser du temps, des ressources et des coûts, puisque le modèle a déjà été développé et formé. L'apprentissage par transfert peut également être utilisé pour personnaliser rapidement un modèle existant en fonction des besoins de classification spécifiques d'un nouveau domaine ou d'un nouveau jeu de données. De plus, les modèles existants offrent une mesure de validation, car ils ont déjà été testés sur des données et ont terminé avec succès une tâche dans un certain domaine. Cela offre un certain degré de certitude que le modèle sera en mesure d'atteindre le résultat souhaité. De plus, certains modèles existants sont open-source et peuvent être consultés gratuitement. Enfin, si le modèle de classification est utilisé pour une tâche difficile et est développé par des experts, il y a une plus grande probabilité que le modèle surpasse la précision d'un modèle nouvellement créé.