転移学習

てんいがくしゅう（機械学習）

意味既存のモデルを新しいタスクに適用する手法

転移学習とは？

転移学習は、あるタスクで学習済みのモデルの知識を、関連する別のタスクに適用する機械学習の手法です。転移学習では、大規模なデータセットで訓練された汎用的なモデル（事前学習モデル）を、目的のタスクに合わせて微調整（ファインチューニング）します。これにより、少量のデータでも高い精度を達成できます。転移学習は、画像分類、自然言語処理、音声認識など、様々な分野で活用されています。例えば、ImageNetで学習したCNNモデルを、医療画像の診断に適用することで、少ない訓練データでも高い性能を得ることができます。転移学習は、学習時間の短縮、データ量の削減、汎化性能の向上などのメリットがあります。ただし、事前学習モデルと目的のタスクの間に、ドメインの違いやデータの分布の差異がある場合は、注意が必要です。

転移学習の具体的な使い方

「大規模な言語モデルBERTを転移学習し、商品レビューの感情分析モデルを構築する。」

この例文は、大規模な言語モデルBERTを転移学習し、商品レビューの感情分析モデルを構築することを述べています。BERTは、大量のテキストデータで事前学習された汎用的な言語モデルです。このBERTモデルを、商品レビューの感情分析タスクに合わせてファインチューニングすることで、レビューの感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を高い精度で分類するモデルを開発できます。転移学習を活用することで、大規模なレビューデータを収集することなく、少量のアノテーション済みデータでも実用的なモデルを構築できます。これにより、顧客の感情や評価をリアルタイムに把握し、マーケティングや商品開発に活かすことが可能になります。