یک موضوع تحقیقاتی در (ML) است که بر روی ذخیره دانش به دست آمده در هنگام حل یک مسئله و استفاده از آن در یک مسئله متفاوت ولی مرتبط متمرکز است. به عنوان مثال ، دانش به دست آمده در هنگام یادگیری ماشین می تواند هنگام تلاش برای شناسایی کامیون ها به کار رود.از دیدگاه عملی، استفاده دوباره یا انتقال اطلاعات از وظایف قبلاً یاد گرفته شده برای یادگیری وظایف جدید این توانایی را دارد که به طور قابل توجهی کارایی نمونه یک عامل 
 
 در سال 1976 استوو بوزینوفسکی(Stevo Bozinovski) و آنته فولگوسی( Ante Fulgosi) مقاله ای را منتشر کردند که صریحاً به یادگیری انتقال در آموزش شبکه های عصبی می پردازد. 
 در سال 1997 ، لورین پرت(Lorien Pratt) و ) یک نسخه ویژه از که به انتقال یادگیری اختصاص یافته بود ،تولید کردند و تا سال 1998 ، این رشته شامل ، همراه با تجزیه و تحلیل رسمی تر از مبانی نظری آن. پایه ها ، ویرایش شده توسط Thrun و Pratt ، مروری بر این موضوع در سال 1998 است.
 در آموزش NIPS 2016 خود برای برجسته کردن اهمیت TL ، عامل بعدی موفقیت تجاری ML خواهد بود.
 
 با توجه به دامنه منبع و کار یادگیری ، یک دامنه هدف و یادگیری کار ، به طوری که ، یا ، یادگیری انتقال با هدف کمک به بهبود یادگیری عملکرد پیش بینی تابع که در با استفاده از دانش در و است . 
 الگوریتم ها برای یادگیری انتقال در ) و (Bayesian networks)در دسترس هستند. یادگیری انتقال نیز در کشف زیر نوع سرطان ، ، ، ، تشخیص رقم ، تصویربرداری پزشکی و . 
 در سال 2020 کشف شد که، با توجه به طبیعت جسمی مشابه خود، یادگیری انتقال بین سیگنال های (EMG) از ماهیچه ها به هنگام طبقه بندی رفتار مغزی (EEG) ممکن است. همچنین اشاره شد که این رابطه برعکس عمل می کند ، نشان می دهد که می توان از EEG برای طبقه بندی EMG علاوه بر این استفاده کرد. این آزمایش‌ها نشان داد که دقت و با یادگیری انتقال هم در دوره اول (قبل از هرگونه یادگیری ، یعنی در مقایسه با توزیع وزن تصادفی استاندارد) و هم در مجانب (انتهای فرایند یادگیری). یعنی الگوریتم ها با قرار گرفتن در دامنه دیگری بهبود می یابند. علاوه بر این ، کاربر نهایی یک مدل از پیش آموزش دیده می تواند ساختار لایه های کاملاً متصل را برای دستیابی به عملکرد برتر تغییر دهد.
{"title": "یادگیری انتقال", "link": "https://fa.wikipedia.org//w/index.php?title=%DB%8C%D8%A7%D8%AF%DA%AF%DB%8C%D8%B1%DB%8C_%D8%A7%D9%86%D8%AA%D9%82%D8%A7%D9%84&oldid=32559014", "language": "fa"}