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Die wesentliche Herausforderung bei der Übertragung von Verfahren des maschinellen Lernens beruht auf dem hohen Aufwand für das erneute Antrainieren auf Zielmaschinen. Maschinengebundene Hyperparameter sowie gelabelte Daten lassen sich durch den Einsatz von Transferlernen übertragen und effizient an ausgewählten Zielmaschinen adaptieren. Nachfolgend werden Herausforderungen des Transferlernens vorgestellt sowie ein Vorgehensmodell eingeführt mithilfe dessen die Übertragung erleichtert wird.

Industrielles Transferlernen: Der Schlüssel zur Übertragung von Künstlicher Intelligenz