転移学習と事前学習
意味・解説
ある領域で学習した知識（モデル）を、別の領域の学習に再利用する手法。少ないデータで高精度なAIが構築できる。
膨大なデータで汎用的な知識を学ぶ『事前学習』を行い、そのモデルを特定の目的に合わせて調整（ファインチューニング）する。現在のLLMや画像認識AIの主流。
くわしく
「一流の料理人が、新しいジャンルの料理を素早く覚える」ような仕組みです。
1.事前学習：
何兆もの言葉を読んで「言葉のルール」を丸暗記します。
2.転移学習：
その知識をベースに、特定の仕事（例：医療診断や法律相談）を教えます。ポイントは、ゼロからAIを教えるには莫大な時間とデータが必要ですが、この手法なら既存の『知性』を借りて効率的に賢いAIを作れるからです。
例文
汎用的な画像認識モデルに事前学習済みの重みを用い、転移学習によって特定の農作物の病害を判定するAIを短期間で開発した。
同義語: 知識移転 / ドメイン適応
分類: 機械学習の効率化技術