Дуже дякую за таку оцінку і пропозиції, це безумовно цікаві топіки, особливо в межах українського АІ. Доречі, в наступній частині буде детальний розгляд, по-частинках, згорткових нейроних мереж, як з точки зору логіки/математики, так і з точки зору реалізації на Python. Вона вже повинна вийти незабаром.)

Так, щодо термінів то transfer learning це меньш доречний термін для мого прикладу, fine tuning більш доречний і його я мав на увазі. Дякую за зауваження

Добрий день. Навчання відбувається по-різному в залежності від задачі. В прикладі, який ви навели, це задача сегментації і нейронки «з нуля» приблизно так і тренуються. На практиці, коли потрібно розпізнати клас об’єктів якого не було на тренуванні, використовуються готові рішення для їхнього дотренування(transfer learning). І коли вам потрібно сегментувати собак, наприклад, чього модель раніше не робила, то через досвід моделі розпізнавати інші об’єкти вам вже не потрібно заготовлювати мільйони зображень собак а достатьно декількох тисяч, щоб нейромережа почала виконувати потрібну вам задачу. Це ефективно по часу і по витратам ресурсів. І такий досвід в мене був, так