AI・データ利活用研究会 第58回

松井 孝太(名古屋大学大学院医学系研究科 講師)にご講演いただきます．

講演題目
異なるドメインの知識を利用するための転移学習の基礎

講演概要
転移学習とは，新しいタスクに対する有効な仮説を効率的に見つける
ために別のタスクで獲得した知識を利用するための機械学習の方法を
指す．特に，大量の訓練データを用意することが難しい問題や，大規
模なモデルの訓練コストを軽減する問題への強力なアプローチの1つで
あり，近年の大規模深層ニューラルネットモデルを利用可能たらしめ
ている基盤技術となっているほか，医学や材料科学といったトータル
のデータ数が限られている領域での知識獲得にも有効であることが期
待される．
本発表では転移学習を転移する対象に基づいて分類し，データそのも
のを転移する事例転移，特徴量を共有する特徴転移，および学習済み
モデルを転移するパラメータ転移について，各方法の技術的な詳細と
性質を説明する．

その他:
Zoomウェビナーを用いたオンラインでの開催となります.
参加ご希望者は
https://zoom.us/webinar/register/WN_agvLtF-uQ9Wk9MlK7NaNKg
より事前登録をお願いします．