転移学習

- 微調整とは機械学習のモデルを作る際、ゼロから学習を始めるのは大変な作業です。膨大なデータと時間、そして計算資源が必要になります。そこで、既に学習済みのモデルを活用する方法があります。それが「微調整」と呼ばれる技術です。微調整とは、簡単に言うと、他の人が作った優秀な模型を少し改造して、自分の目的に合うように作り替えるようなものです。 例えば、画像認識の分野では、膨大な画像データセットで学習された高性能なモデルが公開されています。これらのモデルは、画像に写っている物体が猫なのか犬なのか、あるいはもっと細かい分類を高い精度で行うことができます。しかし、私たちが新しく作りたいシステムが、例えば特定の犬種を見分けるものだったとします。この場合、画像認識の基本的な部分は既に公開されているモデルが得意とするところです。そこで、このモデルの一部を「犬種」という新しい情報に合うように、追加学習させるのです。これが微調整です。微調整では、既に学習済みのモデルの大部分はそのまま活用し、一部だけを新しいデータで学習し直します。 これにより、ゼロから学習するよりもはるかに少ないデータ量と時間で、目的のタスクに特化した高精度なモデルを構築することができます。例えば、公開されている画像認識モデルを使って、犬種を判別するシステムを作りたい場合、犬種の画像データセットを使ってモデルを微調整します。この際、既に学習済みの「画像認識」の部分はそのまま活用し、「犬種特有の特徴」を学習させることで、効率的に高精度なモデルを構築できます。このように、微調整は、既存の知識を活用して新しいことを学ぶという、人間にも通じる効率的な学習方法と言えるでしょう。