問題 No.895
医療画像診断のように学習データが十分に集まらないタスクにおいて、あらかじめ一般の画像データセットで学習済みのモデルの重みを初期値として利用し、出力層に近い部分のみを新しいタスクに合わせて再学習させる手法を【 】という。
【正解の解説】
転移学習
転移学習は、あるタスクで学習した知識を、別の似たようなタスクに応用する大きな枠組みのことです。ファインチューニングはこの転移学習の一種です。
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【その他の選択肢の解説】
強化学習
強化学習は、試行錯誤を通じて、より高い報酬を得られるような行動パターンをAIが自ら獲得していく学習手法です。画像診断とは目的が異なります。
ファインチューニング
ファインチューニングは、既に学習済みのモデルを、特定の新しい目的に合わせて「微調整」する手法です。少ないデータでも高い精度が出せるのが特徴です。
ゼロショット学習
ゼロショット学習は、一度も見たことがない物体やタスクであっても、これまでの知識を応用して未知の分類をこなす高度な学習手法です。