転移学習（Transfer Learning）とは？：AI・機械学習の用語辞典

用語「転移学習」について説明。ある特定領域で学習済みのモデルに追加学習させることでカスタマイズし、別の領域に適応させる技術を指す。

[一色政彦，デジタルアドバンテージ]

連載目次

用語解説

　転移学習（Transfer Learning）とは、ある特定の領域で作った学習済みモデルに追加学習させることでカスタマイズし、別の領域に適応させる技術のことである（図1）。

図1　転移学習のイメージ

　基本的には、ある特定の領域向けに作った学習済みモデルは、他の目的には転用できない。しかし近年、他に転用する技術が研究され、実際にプロダクトサービスとして各社で提供されてきている。

　具体的にいうと例えば、Microsoft AzureのCognitive Servicesに含まれるCustom Vision ServiceやSpeech ServicesのSpeech Studioなどが転移学習のサービスである。

　また、グーグルが進める“AutoML”を実現する最初の製品である、GCP（Google Cloud Platform）のCloud AutoML（執筆時はベータ版）なども転移学習のサービスである。

「AI・機械学習の用語辞典」