組合せ最適化入門：線形計画から整数計画まで
SSII2021 [OS2-01] 転移学習の基礎：異なるタスクの知識を利用するための機械学習の方法 6月10日 (木) 11:00 - 12:30 メイン会場（vimeo + sli.do） 登壇者：松井 孝太 氏（名古屋大学） 概要：転移学習とは、解きたいタスクに対して、それと異なるが似ている他のタスクからの知識（データ、特徴、モデルなど）を利用するための方法を与える機械学習のフレームワークです。深層モデルの学習方法として広く普及している事前学習モデルの利用は、この広義の転移学習の一つの実現形態とみなせます。本発表では、まず何をいつ転移するのか (what/when to transfer) といった転移学習の基本概念と定式化を説明し、具体的な転移学習の主要なアプローチとしてドメイン適応、メタ学習について解説します。
データ・ブロック、エクステントおよびセグメント
2 データ・ブロック、エクステントおよびセグメント この章では、Oracleデータベース・サーバーの論理的な記憶域構造の性質と、それらの構造の相互関係について説明します。 この章の内容は、次のとおりです。 データ・ブロック、エクステントおよびセグメントの概要 データ・ブロックの概要 エクステントの概要 セグメントの概要 データ・ブロック、エクステントおよびセグメントの概要 Oracleでは、データベース内のすべてのデータに対して論理データベース領域が割り当てられます。データベース領域の割当て単位は、データ・ブロック、エクステントおよびセグメントです。図2-1は、これらのデータ構造間の関係を示します。 図 2-1 セグメント、エクステントおよびデータ・ブロックの関係 画像の説明 最少レベルでは、Oracleはデータをデータ・ブロック（論理ブロック、Oracleブロックまたはページとも呼
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