表現学習

表現学習は、機械学習におけるプロセスの一つで、アルゴリズムが生データから意味のあるパターンを抽出し、より理解しやすく、扱いやすいデータ表現を生成します。これらの表現は解釈可能に設計され、隠れた特徴を明らかにしたり、転移学習に使用されたりすることがあります。転移学習は、画像分類や検索などの基本的なタスクにおいて大きな価値を持っています。深層ニューラルネットワークは、表現学習のモデルとして、情報のエンコードを行い、異なる部分空間に投影した後、線形分類器に渡して訓練します。表現学習は、監督付き表現学習と非監督付き表現学習に分類されます。前者はラベル付きデータを使用して他のタスクを解決するための表現を学習しますが、後者はラベルなしデータから表現を学習し、新しいタスクに取り組む際のラベル付きデータの必要性を減らします。近年、自己教師あり学習が非監督表現学習の主要な推進力となり、コンピュータビジョンや自然言語処理の分野で広範な応用を見ています。