転移学習とは？ディープラーニングで期待の「転移学習」はどうやる？｜Udemy メディア

転移学習とは？：学習の効率化を実現 転移学習(Transfer Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。 人間に置き換えると、「友達がまとめたテスト勉強用ノートを借りる」「姉が実践してうまくいったダイエット法を真似する」というイメージです。 ただし、転移学習では、人でいうところの「友達がまとめた理科のノートを国語の勉強に活用する」「姉のダイエット方法を弟の婚活に応用する」といったことが可能となります。つまり、例えば画像認識なら「魚の種類に関する学習済モデルを利用して、車の画像から車種と年式を識別するシステムを簡単に作る」という使い回しが可能です。 転移学習は、機械学習の中で、人間の力に近づく可能性があると言われている分野です。 従来の機械学習では、場合によっては数十万～数百万という教師データを準備しなければなりません