迁移学习适用于多种任务，特别是那些样本有限或特征分布差异较大的问题。以下是一些主要的应用场景：

计算机视觉（CV）

图像分类：利用预训练模型（如VGG、ResNet等）提取图片特征，然后重新训练分类器，实现新数据集的图像分类。

目标检测：利用预训练模型提取特征，然后使用这些特征训练物体检测模型（如YOLO、SSD等）。

图像分割：通过在大规模数据集上预训练的模型进行迁移学习，可以显著提高在目标领域上的性能。

自然语言处理（NLP）

文本分类：利用预训练模型（如BERT）提取文本特征，然后重新训练文本分类器。

命名实体识别：通过在大规模文本语料库上预训练的模型进行迁移学习，可以提升在目标领域上的效果。

情感分析：利用预训练模型进行迁移学习，可以显著提高情感分析的准确性。

医疗领域

医学影像分析：通过利用已有的医学数据进行迁移学习，可以加快模型的收敛速度并提高性能。

疾病诊断和预测：迁移学习可以帮助在有限的医疗数据下进行有效的诊断和预测。

机器人学习

机器人导航：将在一个环境中学到的知识迁移到另一个环境中，可以减少新环境下的学习时间和样本需求。

物体识别和动作规划：通过迁移学习，机器人可以更快地适应新的环境和任务。

推荐系统

推荐模型：利用预训练模型提取用户和商品特征，然后重新训练推荐系统模型。

机器翻译

NMT模型：利用预训练模型（如Transformer）学习通用的语言表示，然后重新训练NMT模型实现其他语言对的翻译。

知识图谱

推理和问答：利用预训练模型学习实体和关系的通用表示，然后用于知识图谱推理和问答。

迁移学习的核心思想是利用已经在一个任务上训练好的模型，在另一个任务上进行微调。这种方法可以显著减少训练新模型所需的数据量，加快训练过程，并提高最终模型的泛化能力。特别适用于那些数据获取成本高昂或样本数量有限的任务。