En el campo del aprendizaje automático, la transferencia de conocimiento de un dominio fuente a un dominio objetivo ha demostrado ser una técnica poderosa para mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje profundo. Una de las técnicas de transferencia de conocimiento más interesantes es el aprendizaje de una sola toma, también conocido como one-shot learning.
En el campo del aprendizaje profundo, una técnica cada vez más utilizada y que ha demostrado ser muy efectiva es el aprendizaje por transferencia. Esta técnica consiste en utilizar modelos pre-entrenados en conjuntos de datos masivos y luego adaptarlos a tareas específicas. En este sentido, los modelos pre-entrenados son redes neuronales que ya han sido entrenadas en grandes conjuntos de datos para tareas generales como reconocimiento de imágenes o procesamiento de lenguaje natural.
En el campo del aprendizaje automático, el uso de técnicas de transferencia de conocimiento se ha vuelto cada vez más popular. Una de las ramas de la transferencia de aprendizaje es la adaptación de dominio, que se centra en cómo aprovechar el conocimiento de un dominio fuente para mejorar el rendimiento en un dominio de destino diferente.
En el campo del aprendizaje automático, el uso de técnicas de transfer learning ha demostrado ser altamente efectivo para mejorar el rendimiento de los modelos. Una de las estrategias más comunes dentro de este enfoque es el fine-tuning, que consiste en ajustar un modelo pre-entrenado a un conjunto de datos específico para una tarea determinada.
