機械学習 少ない例から学ぶ：フューショット学習
人工知能の世界では、機械学習が大切な役割を果たしています。機械学習は、たくさんのデータから規則性を見つけ出し、まだ知らないデータに対しても予測や分類を可能にする技術です。まるで、たくさんの例題を解くことで、新しい問題にも対応できるようになる人間の学習に似ています。しかし、機械学習を行うためには、十分な量の学習データが必要となります。ところが、現実には十分なデータを集めるのが難しい場合も少なくありません。
例えば、高度な専門知識が必要な分野や、新しく生まれたばかりの仕事などでは、データを集めること自体に多大な時間と費用がかかってしまうことがあります。必要なデータを集めるために、多くの専門家に依頼したり、新しい実験装置を作ったりする必要が生じるかもしれません。このような状況では、従来の機械学習の手法ではうまく学習が進まず、高精度な予測や分類を行うことが難しくなります。限られた量のデータから、いかにして効率的に学習を進めるかが重要な課題となります。
そこで近年注目を集めているのが、少ないデータからでも学習を可能にする「フューショット学習」と呼ばれる手法です。フューショット学習は、まるで人間がほんの数枚の写真を見ただけで、それが何であるかを理解できるように、少ない例からでも概念や規則性を学習することができます。この技術は、データ収集が困難な状況においても人工知能を活用する道を拓き、様々な分野での応用が期待されています。例えば、医療画像診断のようにデータ収集が難しい分野や、新しい製品の開発のように迅速な対応が必要な分野において、フューショット学習は大きな力を発揮すると考えられています。
