学習効率

- 転移学習とは「転移学習」とは、既に学習済みのAIモデルの一部を再利用することで、新たな課題を効率的に解決する技術です。例えば、大量の猫の画像データを用いて、猫を正確に識別するAIモデルを開発したとします。この時、猫を識別する能力を獲得したAIモデルの一部は、形や模様など、動物全般に見られる特徴を捉えている可能性があります。そこで、この猫の識別能力を持つAIモデルの一部を、新たに犬を識別するAIモデルの学習に活用することを考えます。具体的には、猫識別モデルで既に学習された特徴抽出機能などを、犬識別モデルの初期状態として利用します。そして、犬の画像データを用いて追加学習を行うことで、犬を識別する機能を効率的に獲得させることが可能になります。このように、転移学習は、関連する領域の学習済みモデルを活用することで、一からAIモデルを学習させるよりも少ないデータ量と学習時間で、高精度なモデルを構築できるという利点があります。