NLPにおける転移学習は、大規模な事前学習済みモデル（例：BERT、GPT）を別のタスクに適用する技術です。この手法では、まず大量の未ラベルデータでモデルを事前学習し、その後、特定のタスク（例：文章分類、感情分析）で微調整します。
目次
重要性
転移学習は、NLP分野のブレイクスルーを可能にした重要な技術です。特に、データが少ないタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮します。この技術は、検索エンジンのクエリ解析、チャットボット、翻訳システムなど、幅広い応用が可能です。
用語の使われ方
NLPにおける転移学習を活用するには、Hugging Face TransformersやGoogleのTensorFlow Hubから事前学習済みモデルを取得します。次に、新しいタスク用のデータを準備し、モデルの微調整（ファインチューニング）を行います。データの前処理と適切な評価基準の設定が成功の鍵です。
