AI用語定義
「転移学習（Transfer Learning）」とは何か。最も適切な説明はどれか？
A.異なるタスクで学習済みのモデルの知識を、新しいタスクに応用する学習方法← 正解
✓ 正解です。転移学習は、ある領域で事前学習されたモデルの特徴抽出能力を活用し、異なる領域の新しいタスク解決に応用する手法です。
B.複数のモデルを並列実行して、結果を統合する学習方法
✗ これはアンサンブル学習の説明です。複数モデルの結果を統合する手法であり、転移学習ではありません。
C.リアルタイムデータを使用してモデルを継続的に更新する学習方法
✗ これはオンライン学習やストリーミング学習の説明です。転移学習は既存モデルの知識を活用することが本質です。
D.人間のフィードバックを用いてモデルの精度を逐次改善する学習方法
✗ これは強化学習または能動学習の説明です。転移学習の主な特徴ではありません。
この問題のポイント
転移学習は、ある領域で事前学習されたモデルの特徴抽出能力を活用し、異なる領域の新しいタスク解決に応用する手法です。
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