転移学習とは、あるタスクで学習したモデルや知識を別のタスクに応用する技術です。この手法は、十分なデータがない場合や、新しいタスクに迅速に対応したい場合に特に有用です。たとえば、画像認識モデルで得られた特徴抽出能力を医療画像解析に応用することが一般的です。
目次
重要性
転移学習は、AIの効率を大幅に向上させる技術です。特に、データ量が限られている分野や計算リソースが限られている場合に効果を発揮します。また、既存のモデルを再利用することで、開発コストを削減し、AI技術の普及を促進する役割も果たします。そのため、研究から商業アプリケーションまで幅広く活用されています。
用語の使われ方
転移学習を行うには、まずベースとなる事前学習済みモデルを選びます。次に、新しいタスクに合わせてモデルを微調整（ファインチューニング）します。例えば、KerasやPyTorchを使い、ResNetやBERTなどの事前学習済みモデルを活用することが一般的です。微調整時には、新しいタスク用のデータセットを使用し、モデルの出力層を再構成して適応させます。
