Prethodno obučeni model je model strojnog učenja koji je već obučen na velikom skupu podataka i naučio je identificirati obrasce i značajke u podacima. Ovi se modeli treniraju pomoću moćnih algoritama i računalnih resursa, a obično se treniraju na vrlo velikim skupovima podataka mnogo sati ili čak dana. Jednom obučeni, prethodno obučeni modeli mogu se koristiti kao početna točka za nove zadatke strojnog učenja, smanjujući količinu vremena i resursa potrebnih za obuku novog modela od nule. Obično se koriste u prijenosnom učenju, gdje se prethodno obučeni model fino podešava za određeni zadatak, umjesto da se obučava model od nule.
Datum objave: