Transfer Learning

El transfer learning reutiliza un modelo ya entrenado en una tarea grande y lo adapta a un problema nuevo con muchos menos datos y tiempo. Es lo que hace viable resolver problemas serios sin necesidad de entrenar desde cero ni tener millones de ejemplos.

Me interesa porque es la diferencia entre un proyecto que se puede hacer y uno que no, sobre todo en contextos con datos limitados. Acá muestro cómo elijo qué congelar, qué reentrenar y cómo aprovechar lo que un modelo ya aprendió para llegar más rápido a algo útil.