<prompt> Ni nini dhana ya uhamishaji wa kujifunza katika AI?  <response>: Mafunzo ya kuhamisha ni dhana katika Akili Bandia AI na kujifunza kwa mashine ambayo inarejelea uwezo wa muundo kutumia na kutumia maarifa uliyojifunza hapo awali kwa kazi mpya zinazohusiana. Hii inaweza kuokoa muda na rasilimali kwa kutumia tena miundo na data iliyopo, badala ya kufundisha muundo mpya kuanzia mwanzo. Katika ujifunzaji wa uhamishaji, modeli hufunzwa mapema kwenye mkusanyiko mkubwa wa data, na kisha kusawazishwa vizuri kwenye mkusanyiko mdogo wa data, mahususi wa kazi. Hii ni muhimu haswa wakati kazi mpya ina data ndogo, kwani modeli inaweza kutumia maarifa yake yaliyopo. Mfano mmoja wa ujifunzaji wa kuhamisha ni katika utambuzi wa picha. Muundo unaweza kufunzwa mapema kwenye mkusanyiko mkubwa wa data wa picha za jumla, na kisha kusawazishwa vizuri kwenye mkusanyiko mdogo wa picha mahususi, kama vile picha za matibabu. Muundo unaweza kutumia maarifa yake ya awali ya vipengele vya jumla vya picha ili kutambua vyema vipengele mahususi katika picha za matibabu. Kwa ujumla, ujifunzaji wa kuhamisha unaweza kuboresha ufanisi na ufanisi wa AI na miundo ya kujifunza ya mashine, kuwaruhusu kujifunza na kukabiliana na kazi mpya kwa haraka zaidi. 