在當今數字化時代，機器學習技術已成爲推動各行業發展的關鍵驅動力，從日常的語音助手到複雜的工業自動化流程，機器學習的身影無處不在。然而，隨着應用場景的日益複雜，傳統機器學習模型面臨着諸多挑戰。傳統機器學習模型在特定領域的數據集上進行訓練時，能夠展現出出色的性能。例如，在語音識別領域，經過大量語音數據訓練的模型可以準確識別各種口音和語言模式。爲解決這一問題，遷移學習（Transfer learning...
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