Describir el progreso del aprendizaje por transferencia en detalle

El aprendizaje por transferencia es una técnica de aprendizaje automático que permite que un modelo aprenda el conocimiento de una tarea y lo aplique a otra tarea. Por lo general, el aprendizaje por transferencia funciona mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo para construir un modelo que pueda tomar el conocimiento de una tarea y aplicarlo a otra. También se puede utilizar para acortar el tiempo de aprendizaje, reducir el consumo de recursos informáticos y hacer que los modelos sean más precisos y fiables.