導入事例を検索
閉じる
閉じる
閉じる
閉じる
転移学習
読み方 : てんいがくしゅう
正式名称 : 転移学習 (Transfer Learning)
転移学習 (Transfer Learning)とは
転移学習は、特に機械学習や人工知能 (AI) の分野で広く使用される技術で、既存のモデルが持つ知識を活用することで、新しいモデルの学習効率を向上させます。これにより、少ないデータセットでも高い精度を得ることが可能になります。
具体的には、例えば画像認識のタスクで、大規模なデータセット (例：ImageNet) で事前にトレーニングされたモデルを使用し、特定の画像分類タスクにフィンチューニングすることが考えられます。これにより、少量のデータであっても、既存の知識を利用することで精度の高い結果が得られます。
転移学習は、データの収集やラベル付けが難しい場合や、学習に必要な計算資源を削減したい場合に特に有効です。さらに、言語モデルや音声認識システムなど、さまざまな領域で応用されています。
このように、転移学習は、効率的な学習を実現するための強力な手法であり、AI技術の発展において重要な役割を果たしています。
関連用語
