転移学習

転移学習は、関連するが異なるタスクに事前学習済みモデルを再利用し、新しい問題に適応させるために微調整を行う機械学習技術です。この手法の目的は、事前学習済みモデルがすでに学んだ知識を活用することで、新しいタスクに必要な訓練データ量を削減し、モデルの汎化能力と効率を向上させることです。特にデータが限られている場合や新しいタスクが元のタスクと類似している場合、転移学習はモデルの性能と開発速度を大幅に向上させる効果があります。