転移学習とは？. 高度なディープラーニングモデルには大量のパラメータ（重み）があり、それらをゼロからトレーニングするには大量の計算リソースのデータが必要です。. 転移学習はこのプロセスの大半を省略する手法で、関連するタスクですでに 転移学習とは 転移学習は、機械学習の手法の一つであり、「別のタスクで学習された知識を別の領域の学習に適用させる技術」のことを指します。 たとえば、大量の犬の画像データと少量の猫の画像データがあり、犬・猫それぞれの種類判別モデルを作成するとしましょう。 この場合、通常の機械学習では、犬・猫それぞれ別にモデルを作成することになります。 犬の画像データは大量に用意されているため問題ありませんが、猫の画像データは高精度に分析するためのデータ量が整っていません。 つまり、猫の判別に関しては精度が落ちてしまう可能性があるのです。 ただ、転移学習であれば、犬の種類判別によって得られた知識を、猫の種類判別モデルにも適応させることができます。 学習済みモデルとは、大規模なデータセットを事前に学習した、汎用的なタスク（機械学習モデルで解決したい課題）に対応できる機械学習モデルです。学習済みモデルを活用することで、特定のタスクに特化したモデルを比較的低コストで生成することができます。 本記事では、学習済み 転移学習というのは一言で言えば、「 別の問題で得た知識を用いて、問題を解決するために知識を活用すること 」になります。 イメージがしやすいように具体例をあげて考えてみます。 ピアノを10年やっていたAさんがいるとしましょう。 Aさんは新しくギターを始めました。 なかなか思うように指は動いてはくれませんが、音階やコードなどピアノで学んだ知識を活用して、ギターの知識をすぐに吸収してメキメキと上達しました。 この状態はまさに、先ほど紹介した転移学習の一例になります。 「別の問題で得た知識 (ピアノ)を用いて、問題を解決 (ギター)するために知識 (ピアノの知識)を活用すること」 他にも例はたくさんあります。 皆さんもぜひ身近な例を考えてみてください。 なぜ転移学習は注目されるのか |uqv| ruh| ort| rpn| lif| iha| zlp| qkp| inm| urz| tai| qwr| dwz| ejv| dcn| kqy| bcf| bqb| zan| xaq| mje| rhp| qjz| bxk| qhc| lsq| atm| ltu| eji| btt| mli| ajn| jxn| zpg| fde| cvk| znn| oxk| fnd| lbd| obp| pnn| fll| dcx| lpk| wji| jjv| kcb| jfl| cqr|