Перенос знаний позволяет использовать предварительно обученные модели для новых задач, экономя время и вычислительные ресурсы. Вместо обучения с нуля модель дорабатывается на меньшем объёме данных, сохраняя полезные признаки из исходной задачи.
Например, нейросеть, обученную распознавать кошек и собак, можно переобучить для классификации диких животных. Или взять языковую модель, тренированную на общих текстах, и доучить её для медицинского чат-бота. Такой подход особенно эффективен, когда данных для новой задачи мало.
Перенос знаний стал стандартом в компьютерном зрении и обработке естественного языка. Без него современные ИИ-системы требовали бы гигантских датасетов для каждого случая. Это как строительство дома на готовом фундаменте вместо рытья котлована каждый раз заново.