音声識別

転移学習は、人の学び方に似た、賢い学習方法です。まるで、自転車に乗れるようになった人が、バイクの運転を学ぶ時に、バランスの取り方や乗り物の操縦方法といった共通の技術を使うように、転移学習も既に覚えた知識を新しい問題に当てはめます。 具体的には、別の課題で既に訓練され、たくさんの知識を蓄えた学習済みのひな形を使います。このひな形は、膨大な量のデータから、例えば絵の認識や声の見分け方といった、特定の能力を既に身につけています。このひな形に備わっている多くの数値は固定したまま、新しい課題に特化した少数の部分だけを再び学習させることで、効率よく新しい知識を覚えさせます。これは、例えるなら、熟練した職人が新しい道具の使い方をすぐに覚えるようなものです。転移学習も、既に持っている能力を生かして、新しい課題への対応を速めます。 この学習方法は、使えるデータが少ない時に特に役立ちます。少ないデータでも、ひな形が持っている豊富な知識を活用することで、質の高い結果を得られます。少ない努力で大きな成果を上げる、画期的な学習方法と言えるでしょう。例えば、犬の種類を判別するひな形があったとします。このひな形を猫の種類を判別する課題に転用する場合、犬と猫では似た特徴もあるため、ゼロから学習するよりも効率的に学習できます。このように、転移学習は様々な分野で応用され、人工知能の発展に大きく貢献しています。