简单叙述迁移学习的概念。按照自己的理解，举例说明迁移学习的应用

迁移学习是指利用已经学习到的知识（源领域）来辅助学习新的任务（目标领域）的一种机器学习方法。这种方法的核心思想是将源领域的知识通过某种方式迁移到目标领域，通过共享模型参数或者训练策略等方式，减少目标领域数据量不足或者背景不同的问题。

例如，迁移学习可以应用于图像分类领域。如果我们已经训练好了一个模型用于分类自然风景照片，而现在需要对城市建筑照片进行分类，由于两种照片的场景背景有较大的差异，我们可以使用迁移学习将已经学习到的自然风景分类模型应用于城市建筑照片分类任务，从而降低对城市建筑照片数据量的要求，提升分类准确率。