Transfer Öğrenme, Türkiye'de yapay zeka alanında faaliyet gösteren bir kuruluştur. Temel olarak, yapay zeka modellerinin bir görevde edindiği bilgileri ve yetenekleri başka görevlere aktarma süreci olan "transfer öğrenme" prensibini merkeze almaktadır. Bu teknoloji, daha önce büyük veri setleri üzerinde eğitilmiş modellerin, benzer veya farklı alanlardaki yeni görevleri çözmek için kullanılmasını sağlayarak verimliliği artırmaktadır.
Kuruluşun faaliyet alanları, derin öğrenme ve açıklanabilir yapay zeka araçlarının geliştirilmesini kapsamaktadır. Özellikle mobil veya gömülü platformlara uyarlanabilen atık sınıflandırma sistemleri gibi pratik uygulamalar üzerinde çalışmaktadır. Bu tür sistemler, sürdürülebilir çevre yönetimi ve verimli geri dönüşüm süreçleri için kritik öneme sahiptir.
Transfer Öğrenme, yapay zeka modellerini, BERT veya GPT gibi önceden eğitilmiş modelleri alıp özel veri kümeleri üzerinde yeniden eğiterek, orijinal tasarım amaçlarının dışında kalan görevlerde de kullanılabilir hale getirme fikrini benimsemektedir. Bu yaklaşım, sıfırdan model oluşturma ihtiyacını azaltarak zaman ve kaynak tasarrufu sağlamaktadır. Kuruluş, bu teknolojiyi Türkiye'de yapay zekanın gelişiminde "sihirli bir anahtar" olarak konumlandırmaktadır.
Ayrıca, eğitim sektörüne yönelik yapay zeka araçlarının geliştirilmesinde de rol almaktadır. MEBİ gibi uygulamalar aracılığıyla, öğrencilerin okul dersleri, LGS ve YKS gibi merkezi sınavlara hazırlık süreçlerinde yapay zeka destekli bireysel öğrenme imkanları sunulmaktadır. Bu bağlamda, "KANKA" gibi yapay zeka asistanları, öğrencilere ders konularında hızlı erişim ve destek sağlamaktadır. Kuruluş, yapay zeka araçlarının eğitim materyallerinde nasıl kullanılabileceği konusunda da çalışmalar yürütmektedir.
Transfer Öğrenme, var olan bilgiyi yeni görevlere uyarlama prensibiyle, Türkiye'nin teknoloji ve girişimcilik ekosistemine önemli katkılar sunmayı hedeflemektedir.