人工知能 (AI) と機械学習 (ML) のコンテキストでは、転移学習は、事前トレーニングされたモデルを活用して知識を抽出し、関連するタスクに適用することで、学習プロセスの効率と有効性を向上させることを目的とした高度な技術です。追加のトレーニングは最小限、または必要ありません。このアプローチにより、AI システムは以前の学習を活用できるようになり、新しいモデルのトレーニング、特に同様の基礎的な構造、パターン、または機能を共有するタスクに必要な計算リソースの量と時間が削減されます。転移学習は、ラベル付きトレーニング データが不足しているか、入手に高価であるか、時間がかかる場合に不可欠です。
転移学習は、異なる特性を持っているにもかかわらず、いくつかの問題が根本的な特徴を共有する可能性があるという考えを利用しているため、AI および ML ドメインにおける強力で多用途のツールとして浮上しました。この概念は、コンピューター ビジョン (画像分類、オブジェクト認識、セマンティック セグメンテーション)、自然言語処理 (NLP、感情分析、固有表現認識)、強化学習 (自動制御、ロボット工学) などの分野に特に関連します。
一般に、転移学習が適用される主なシナリオは 2 つあります。帰納的転移学習と変換的転移学習です。帰納的転移学習は、1 つのタスクから学習した知識が転送され、関連する新しいタスクのパフォーマンスを向上させるために適用されるときに発生します。このタイプの転移学習は教師あり学習で一般的であり、モデルは大規模なデータセットで事前トレーニングされ、少量のラベル付きデータを使用して特定の分類または回帰問題に合わせて微調整されます。一方、トランスダクティブ転移学習では、ソース ドメインとターゲット ドメインの分布が異なる、あるドメインから別のドメインにラベル付きサンプルを転送することが含まれます。このタイプの転移学習は、ドメイン適応や概念ドリフトなどの教師なし学習および半教師あり学習設定でよく使用されます。
実際の転移学習の顕著な例の 1 つは、画像分類タスクに畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) などの事前トレーニングされた深層学習モデルを使用することです。これらのシナリオでは、ImageNet などの大規模な画像データセットで事前トレーニングされたモデルを、より小さなドメイン固有のデータセットを使用して微調整できます。事前トレーニングされたモデルの下位層には、通常、低レベルの特徴 (エッジ、テクスチャ、色など) に関する情報が含まれており、新しいデータセットに適応して再トレーニングされます。よりタスク固有の機能や特性をエンコードする傾向がある上位層は、新しい小さなデータセットを使用して置き換えるか、再トレーニングすることができます。このアプローチは、オブジェクト認識、画像セグメンテーション、視覚的な質問応答など、さまざまなコンピューター ビジョン タスクで効果的であることが証明されています。
転移学習のもう 1 つの重要な応用例は、自然言語処理タスクに見られます。 BERT、GPT-2、RoBERTa などの事前トレーニング済みモデルは、膨大な量のテキスト データでトレーニングされた強力な NLP モデルです。転移学習を使用すると、これらのモデルはドメイン固有のデータセットに基づいて微調整され、感情分析、質問応答、テキストの要約などのタスクを顕著な効率で実行できます。多くの場合、単語または文ベクトルの形式で学習されたエンベディングの転送は、感情分析や固有表現認識などの下流タスクに利用されます。
AppMaster no-codeプラットフォームのコンテキストでは、転移学習を使用して、バックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションの作成におけるさらなる最適化と効率化を可能にすることができます。事前トレーニングされた AI モデルと特定のタスクや機能に関する知識を活用することで、 AppMasterユーザーは、より洗練されたインテリジェントでリソース効率の高いアプリケーションを、より少ない時間と労力で構築できます。このアプローチは、開発者に時間とリソースの面で大きなメリットをもたらすだけでなく、革新的な AI を活用したアプリケーション開発エクスペリエンスへの新たな扉を開く可能性があります。
学習プロセスの強化とデータ要件の削減における効果を考えると、転移学習は AI および ML アプリケーションのスケーラビリティ、パフォーマンス、柔軟性の向上を約束します。業界全体で AI 駆動型アプリケーションの注目度が高まり、インテリジェント システムに対する需要が高まっていることを考慮すると、転移学習は、AI および ML テクノロジーの将来を形作る上でより重要な役割を果たすことが確実な重要な戦略を構成しています。
