転移学習（transfer learning）は、人工知能分野の高度な技術であり、大規模データセットで事前学習されたモデルを、新しいタスク（通常はデータが限られている場合）に適用・微調整する手法です。従来は各タスクごとに専用のモデルとデータが必要でしたが、転移学習では既存の知識や表現を活用できるため、学習時間やコストを大幅に削減し、関連するタスクでの性能向上が期待できます。事前学習済みの表現を再利用し、短期間で新しい領域に適応できる点が大きな特徴です。
ユースケースと利用例
転移学習は、画像認識、自然言語処理、音声認識、ロボティクスなど幅広い分野で活用されています。例えば、ImageNetで訓練した画像分類モデルを、医用画像の疾患検出タスクに適用することが可能です。テキスト分野では、BERTやGPTなど大規模コーパスで事前学習されたモデルを用い、感情分析や機械翻訳などの特定タスク向けにファインチューニングします。
主なソフトウェア、ライブラリ、フレームワーク
転移学習をサポートする主なフレームワークにはTensorFlow、PyTorch、Kerasがあります。NLP分野のHugging Face Transformersや画像分野のtorchvisionなどの専用ライブラリにより、事前学習済みモデルの入手やカスタマイズが容易です。FastAIやONNXなども産業界・学術界での実装を加速します。
最新動向・進化・トレンド
最近の進展としては、マルチドメイン転移、フェデレーテッドラーニング、モデルの省エネ化・カーボンフットプリント削減などが挙げられます。GPT-4やCLIPなどのファウンデーションモデルは、少数の例から多様なタスクに適応できる能力を拡張しています。研究界では、転移学習モデルの堅牢性や説明可能性にも注目が集まっています。