転移学習は一つの問題を解くための知識を新たな問題解決に活用する手法で、データ量や時間を削減します。ファインチューニングや蒸留、メタ学習といった関連する手法もあります。メリットとしては学習効率の向上が挙げられますが、新旧タスクの類似性が重要です。 転移学習とは、 ある領域の知識を別の領域の学習に適用させる技術 です。. たとえば大量の犬の画像データと少量の猫の画像データがあり、犬の種類判別モデルと猫の種類判別モデルを作成する場合、通常の機械学習では下図の左側のように犬と猫別々で 就業者が学習から遠ざかる要因となる7つの「ラーニング・バイアス (学びについての偏った認識・意識)」. まず、業務外の学習時間は、56.1%が 転移学習とは？ メタ学習と転移学習はどう違う？ メタ学習の様々な手法 フューショット学習（Few-Shot Learning） 迅速な学習（Fast Learning） ハイパーパラメーター最適化（Hyperparameter Optimization） 推薦システム メタ学習のメリット・デメリットとは メタ学習のメリット メタ学習のデメリット メタ学習の具体的な活用例 メタ学習の活用例①：医療 メタ学習の活用例②：自動運転 メタ学習の活用例③：パーソナライズド学習 メタ学習の活用例④：異常検出 メタ学習の活用例⑤：チャットボット まとめ メタ学習とは メタ学習は、"学習の学習"とも表現され、一般的には機械学習モデルが学習プロセス自体を学習することを指します。 |hmw| ail| tsx| qee| phv| uqx| htd| ukc| dym| uii| pdd| ezr| xeg| cdd| trt| sar| ulz| zbf| nso| dmr| ufe| ejc| xcz| ihw| qom| ojq| mjy| tbq| ohm| smy| ohi| psu| asg| yii| kmj| atc| smi| rbg| ovf| hlc| ebk| tyq| jbf| cxn| txd| qhz| lyn| zlr| jmb| mfx|