迁移学习在AI模型中扮演着至关重要的角色，它通过将一个任务中学到的知识应用到另一个相关任务中，不仅提升了模型的适应能力和训练效率，还减少了对大量标注数据的依赖。本文深入探讨迁移学习的基本概念、实际应用以及在AI领域的最新进展，帮助读者理解如何通过迁移学习来提升AI模型在不同任务上的性能和准确性。