迁移学习（Transfer Learning）是一种机器学习方法，它通过将从一个任务或领域（源域）学到的知识和模型参数迁移应用到另一个相关任务或领域（目标域），从而显著提升新任务的训练效率和性能。这种技术的关键在于利用预训练模型或已有经验，减少对目标域大量标注数据的需求，使得模型能够更快收敛并在数据稀缺场景下表现出色，同时增强泛化能力。迁移学习不仅适用于深度学习中的图像和文本处理，还广泛应用于推荐系统、语音识别等领域，是解决“冷启动”问题的有效策略。
在AI产品开发实际落地中，迁移学习极大地加速了产品迭代和部署。例如，在计算机视觉产品中，开发者可直接采用ImageNet预训练的卷积神经网络作为基础，快速定制化开发医疗影像分析或安防监控系统，大幅节省训练时间和资源成本；在自然语言处理产品中，基于BERT或GPT等预训练模型的迁移学习，使聊天机器人、情感分析工具等能高效构建并适应新语料库。这种技术推动了AI产品的快速商业化，降低了入门门槛，成为现代AI开发的核心支柱。
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