転移学習（Transfer Learning）

転移学習（Transfer Learning）とは、あるタスクで学習したモデルの知識や特徴を、別の関連するタスクに応用して効率的に学習を行う手法です。 通常、機械学習モデルは大量のデータを必要としますが、転移学習を用いることで、データが少ない領域でも高精度なモデル構築が可能になります。 代表的な例としては、画像認識における大規模な一般画像データセット（ImageNetなど）で事前学習したモデルの重みを利用し、医療画像診断や特定の物体検出に適用するケースがあります。 転移学習の主なメリット： • 学習時間の短縮：初期段階の特徴抽出を再利用できるため、学習コストが削減される • 少量データで高精度：新しいタスク用のデータが少なくても効果的に学習できる • 汎用的な特徴利用：初期学習で得た汎用的な特徴量が別タスクにも有効に働く 転移学習の一般的な方法には、以下があります： • ファインチューニング（Fine-tuning）：事前学習済みモデルの一部または全部の重みを新しいタスクに合わせて微調整する • 特徴抽出器としての利用：事前学習済みモデルの中間層の出力を特徴量として新たなモデルに入力する • ドメイン適応：異なるが関連性のあるドメイン間での知識移転 転移学習は、特に医療、音声認識、自然言語処理、画像処理など幅広い分野で活用されており、AIの実用化・普及において不可欠な技術です。