Transfer learningについて
– 1. 事前にトレーニングされたモデル（例：ResNet、BERT）を使用する
– 2. 新しいタスクのために特徴を抽出するか、レイヤーを微調整する
– トレーニング時間と計算リソースを削減する
– 小規模データセットでのパフォーマンスを向上させる
– 画像認識、NLP、医療画像などのドメイン全般に適用可能
– 画像認識：ResNet、MobileNetによる物体検出
– NLP：BERTやGPTを使用したテキスト分類
– 医療：医療画像を使用した疾患検出
– ドメインの不一致がパフォーマンスを低下させる可能性あり
– 小規模データセットでの過学習のリスクがある
Transfer learningはAIのゲームチェンジャーであり、様々なタスクに対する高速な開発と精度向上を可能にする。現代のML実践者にとって必須のスキルである。
元記事: https://medium.com/%40kgeetanjali01_/transfer-learning-in-ai-and-ml-b16880cbaaea