Четыре подхода в машинном обучении:
(продолжение предыдущего поста)

1. Transfer Learning (Перенос обучения):
Это метод, при котором модель, обученная на одной задаче, используется как основа для решения другой, связанной задачи.
- Используется предварительно обученная сеть, которая не обучается заново.
- Новые данные проходят через эту сеть, и результат используется для решения задачи.

2. Fine Tuning (Тонкая настройка):
Процесс дообучения предварительно обученной модели на новом наборе данных, чтобы адаптировать её к конкретной задаче.
- Предварительно обученная сеть дообучается на новых данных.
- Добавляются новые слои, которые адаптируются к конкретной задаче.

3. Multi-task Learning:
Метод, при котором одна модель обучается выполнять несколько задач одновременно, используя общие и специализированные слои.
- Общая сеть используется для решения нескольких задач одновременно.
- Для каждой задачи добавляются отдельные ветви, которые обучаются параллельно.

4. Federated Learning (Федеративное обучение):
Подход, при котором обучение модели происходит на устройствах пользователей, а не на центральном сервере, что обеспечивает конфиденциальность данных.
- Модель обучается на устройствах пользователей с использованием их приватных данных.
- Обновленные веса отправляются на сервер, где они агрегируются и возвращаются обратно для дальнейшего обучения.