يكون نقل التعلم مفيدًا في الحالات التالية:
• عند توفر بيانات تدريب محدودة للمهمة الجديدة.
• عندما يكون هناك نموذج مُدرّب مسبقًا على بيانات كبيرة ومشابهة (مثل: ImageNet أوBERT).
• في حال الرغبة في تسريع التدريب وتحسين الأداء دون بناء النموذج من الصفر.
• عند الحاجة إلى تقليل التكاليف الحاسوبية والزمنية.
• في التطبيقات المتخصصة مثل: الرؤية الطبية، تحليل النصوص، أو التعرف على الكلام حيث البيانات نادرة أو مكلفة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق