Transfer Learning ist ein Ansatz
des maschinellen Lernens, bei dem ein Modell, das auf einer bestimmten Aufgabe
trainiert wurde, auf eine ähnliche, aber nicht identische Aufgabe angewendet
wird. Durch die Verwendung von Transfer Learning kann man die Trainingszeit
reduzieren und die Leistung des Modells verbessern.
