Předtrénovaný model je model strojového učení, který již byl trénován na velké datové sadě a naučil se identifikovat vzory a funkce v datech. Tyto modely jsou trénovány pomocí výkonných algoritmů a výpočetních zdrojů a jsou obvykle trénovány na velmi velkých souborech dat po mnoho hodin nebo dokonce dní. Po proškolení lze předtrénované modely použít jako výchozí bod pro nové úlohy strojového učení, čímž se sníží množství času a zdrojů potřebných k trénování nového modelu od nuly. Běžně se používají při transferovém učení, kde je předem trénovaný model doladěn pro konkrétní úkol, spíše než trénovat model od nuly.
Datum publikace: