転移学習（Transfer Learning）とは？少ないデータで高い精度を出す方法

Q: 転移学習とファインチューニングは同じですか？

近い言葉ですが、同じではありません。転移学習は「知識を別の課題に活かす」考え方全体で、ファインチューニングは、そのやり方の一つです。

Q: どんな課題でも使えますか？

元の課題と、新しい課題が似ているほど効果が出ます。画像、文章、音声など、多くの分野で使われています。離れすぎた課題では、効果が小さくなります。

Q: 自社で行うには、専門家が必要ですか？

専門知識が要りますが、ツールやサービスで簡単に始められるものもあります。自社のデータの準備と、結果の評価には、業務を知る人の協力が欠かせません。

転移学習（Transfer Learning）
- 転移学習（Transfer Learning）関連用語
転移学習（Transfer Learning）で知っておくと得する有益情報
転移学習（Transfer Learning）やさしい解説
転移学習（Transfer Learning）についてのみんなの疑問
AI関連の用語集【まとめ】

転移学習（Transfer Learning）

アイちゃんのイラスト — 覚えた知識を別の仕事に使う
あるロボットが、ある仕事を覚えます。
その知識を別のロボットに渡します。
別の仕事も短い練習で覚えます。

転移学習（Transfer Learning）とは、ある課題で学んだ知識を、別の課題の学習に活かす機械学習の手法のことです。一からAIを育てるには、大量のデータと計算が必要です。転移学習では、すでに多くのデータで学んだモデルを出発点にして、自社の課題に合わせて追加で学ばせます。ファインチューニングは、転移学習の代表的なやり方の一つです。

転移学習（Transfer Learning）関連用語

転移学習（Transfer Learning）に関連する単語は以下の通りです。

転移学習（Transfer Learning）で知っておくと得する有益情報

転移学習は、データや予算が限られる会社の味方です。要点を3つにまとめました。

少ないデータで足りる基本の力を受け継ぐため、追加のデータは少なくて済みます。
時間と費用を抑える一から学ばせるより、計算の手間が減りやすいです。
似た課題ほど効く元の課題と離れすぎると、効果が出にくくなります。

一から学ぶ場合との違い

項目	一から学習	転移学習
必要なデータ量	大量	少量でも可能
学習の時間	長い	短くなりやすい
向く場面	独自のAIを根本から作る	既存の力を自社用に調整