転移学習とは、ある問題を解決するために得られた知識を蓄積し、関連する別の問題にそれを適用することに焦点を当てた機械学習の研究領域です。
具体的には、あるタスクで学習済みのモデルを、別の類似したタスクの学習に活用する手法です。
例えば、猫と犬の画像分類モデルを学習する場合、ゼロからモデルを学習させるのではなく、ImageNetのような画像認識の巨大学習済みモデルを転用することで、少ないデータで効率的に学習させることができます。
転移学習のメリットは以下の3つです。
- 学習データ量の削減: 転移学習では、学習済みモデルを活用することで、新しいタスクに必要な学習データ量を大幅に削減できます。これは、データ収集が困難な場合や、データのラベル付けコストが高い場合に特に有効です。
- 学習時間の短縮: 転移学習では、学習済みモデルの知識を活用することで、新しいタスクの学習時間を短縮できます。これは、迅速なモデル開発や、リアルタイム性の高いシステム開発に有効です。
- モデル精度の向上: 転移学習では、学習済みモデルの知識を活用することで、新しいタスクのモデル精度を向上させることができます。これは、複雑なタスクや、高い精度が要求されるタスクに有効です。
転移学習は、画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々な分野で活用されています。
転移学習の種類
転移学習には、大きく分けて2種類のアプローチがあります。
- ファインチューニング: 学習済みモデルのパラメータを、新しいタスクに合わせて微調整する方法です。
- 特徴抽出: 学習済みモデルの出力層を除いた部分を利用して、新しいタスクの特徴量を抽出する方法です。
転移学習の注意点
転移学習は、以下の点に注意する必要があります。
- 学習済みモデルと新しいタスクの類似性: 学習済みモデルと新しいタスクが類似していない場合、転移学習の効果が得られない可能性があります。
- 学習済みモデルの規模: 学習済みモデルの規模が大きすぎると、新しいタスクに過学習してしまう可能性があります。
- データの偏り: 学習済みモデルや新しいタスクのデータに偏りがあると、モデルの精度が低下する可能性があります。
転移学習の活用例
転移学習は、様々な分野で活用されています。
- 画像認識: 猫と犬の画像分類、車のナンバープレート認識、顔認識など
- 自然言語処理: テキスト分類、感情分析、機械翻訳など
- 音声認識: 音声認識、音声合成、音声翻訳など
転移学習の関連資料
- Transfer Learning – 転移学習 – MathWorks: https://jp.mathworks.com/discovery/transfer-learning.html
- 転移学習とは？AI実装でよく聞くファインチューニングとの違いも紹介 – AIsmiley: https://aismiley.co.jp/ai_news/transfer-learning/
- 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: https://udemy.benesse.co.jp/data-science/deep-learning/transfer-learning.html
- 転移学習とは何ですか? – Amazon AWS: https://aws.amazon.com/jp/what-is/transfer-learning/