解释人工智能中的转移学习概念.
转移学习是人工智能和机器学习领域的一个流行的概念.基本上,它指的是从一个任务中获得的知识和技能,以提高另一个相关任务的性能.换句话说,它是我们可以从一个情况"转移"所学到的知识到另一个情况的想法,以提高学习速度和效率.理解这一点的一种方法是与人类学习进行比较.人类非常擅长使用他们从过去的经验中学到的东西来快速学习和适应新情况.例如,如果你以前学会了骑自行车,你会学会如何快速骑滑板车或摩托车,因为基本的机器技能和平衡是所需的.转移学习是复制学习的能力,并将其应用于以前的类似任务.在人工智能的背景下,人们通常会使用人工智能来学习.如果你已经从网络网络中学习过,比较有效地使用网络模型来识别和更快地完成一些新的任务,比如从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习,从网络中学习.如果您已经拥有较少的网络模型,可以更快地识别和更有效地完成一些新的任务.