機械学習

転移学習

読み方: てんいがくしゅう

転移学習 とは

あるタスク・ドメインで学習した知識を別のタスク・ドメインに転用する機械学習手法。事前学習済みモデル(ImageNet学習済みCNN、大規模コーパス学習済みLLM)をベースに少量のデータでファインチューニングするのが代表的な応用。学習データが少ない場合でも高い精度を達成できる。
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