# AutoML遷移學習（Transfer Learning for AutoML）

AutoML遷移學習利用預訓練模型知識，加速AutoML流程，減少訓練數據需求，提升模型泛化能力，並降低計算成本。

## 完整說明

AutoML遷移學習結合遷移學習與AutoML技術，旨在利用已在大型數據集上預訓練的模型，加速AutoML流程。通過遷移學習，AutoML系統能夠更有效地搜索和優化模型，減少對大量標記數據的依賴，並提升模型在目標任務上的泛化能力，同時降低計算資源的需求。

## 常見問題

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來源：https://aiterms.tw/terms/transfer-learning-for-automl
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