Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。今回は、人工知能(AI)分野で欠かせない、転移学習のメリットとアプローチ手法、ファインチューニングとの違いについてお伝えします。Learning)とは、ある領域で学習したこと(学習済みモデル)を別の領域に役立たせ、効率的に学習させる方法です。人間に置き換えると、「友達がまとめたテスト勉強用ノートを借りる」「姉が実践してうまくいったダイエット法を真似する」というイメージです。転移学習では、人でいうところの「友達がまとめた理科のノートを国語の勉強に活用する」「姉のダイエット方法を弟の婚活に応用する」といったことが可能となります。画像認識なら「魚の種類に関する学習済モデルを利用して、車の画像から車種と年式を識別するシステムを簡単に作る」という使い回しが可能です。転移学習は、機械学習の中で、人間の力に近づく可能性があると言われている分野です。従来の機械学習では、場合によっては数十万~数百万という教師データを準備しなければなりませんでした。データの一つひとつへのラベル付けも欠かせません。機械学習を実行するスピードも重要であるため、相応のスペックを持つシステム基盤を準備することも必要になってきます。このように、従来は、機械学習を完了させるまでに相応の時間とコストがかかっていました。このコストを少なくするために、一度学習したことを別のものにも使い回すという転移学習が用いられています。ラベル付けや学習の時間、また学習に耐えられるスペックのシステムを準備することを考えると、もはや転移学習は機械学習においてなくてはならない手法といってもよいでしょう。転移学習を行うメリット転移学習を導入すると、どのようなメリットがあるのでしょうか。大きく2つのメリットが考えられます。転移学習を行うメリット1学習時間を短縮できる同じ分野で十分に学習された学習済みモデルを利用すると、少ないデータ量かつ短い時間で学習可能です。画像認識の分野では、コンテストで優秀な成績を収めた学習モデルが多数公開されているため、それらを利用することができます。0からデータを学習させる場合は、膨大な時間が必要です。学習させるデータも同じようなデータばかりではなく、様々なパターンのデータを読み込ませなくてはなりません。サーバーのスペックも要求され、スペックが低いと学習に数十日かかることもあります。その点、転移学習は学習が完了したモデルに新たな学習を追加して対応するため、学習のための計算量を少なくできます。新しい学習が必要であることには変わりありません。何をどれだけ学習させるかには、十分な検討が必要です。転移学習を行うメリット2データが少なくても高い精度を出せる画像認識などの分野では、学習させるための良質なデータセットがインターネットから自由にダウンロードできる場合もあります。実際には、都合よく質の高いデータが膨大に集まっているというケースは少なく、大抵の場合はデータの収集から始めなくてはなりません。データのサンプルを数万~数十万個収集し、その後にデータの選別が必要です。採取に失敗したデータや、予期されたものから外れすぎているデータは、学習データとして使えません。選別は、多くの場合手動で実施しなければならず、途方もない手間を要することもあります。ここから実際に人工知能へ学習させる工程も待っています。このような方法では、人工知能が実際に使えるようになるまでに相当な時間を要することは明白です。転移学習ならば、すでに学習済みのモデルを使用できるため、追加できるデータ量が少なくても機械学習のモデルを構築したい時に役立ちます。転移学習のアプローチ手法ここでは、一般的な学習済みモデルの適用による転移学習の流れをお伝えします。転移学習の流れとしては次のような形です。1入力画像・音声などから、特徴量を抽出まずは、すでに学習済みモデルの最終層以外の部分を利用して、データ内の特徴量を抽出していきます。この時、学習済みのモデルは「特徴抽出器」として扱われます。このステップでは、特徴量の抽出のみが目的で、まだ学習には入りません。2抽出した特徴量を用いて、クラス分類するクラス分類とは、複数のデータをある決まったカテゴリに分類することです。1で実際に抽出した特徴量を用いて、新しく追加したモデルに学習を施します。画像や音声を識別するモデルは他の分野に比べて流用しやすいため、転移学習が役立つでしょう。転移学習のアプローチ:ドメイン適応ここで、「ドメイン適応」と呼ばれる転移学習の手法についてお伝えします。ドメインとは、日本語で「領域」ともいい、何についてのデータの集まりであるかを表す言葉です。冒頭の例であれば、「魚の種類」「車種と年式」がドメインです。ドメイン適応の手法をとると、十分な教師ラベルを持つドメイン(ソースドメイン)から得られた知識を、十分な情報がない目標のドメイン(ターゲットドメイン)に適用することができます。ドメイン適応の使用可否を判断するポイントは、次の2点です。ソースドメインにラベル付けがされていることターゲットドメインのサンプル分布をソースドメインの分布に近付けることこの2点のポイントが満たせない場合は、ドメイン適応による学習は困難なものとなってしまいます。2点のポイントが満たされていても、ターゲットドメインに対する識別性が十分に保証されないという問題があります。この問題に対して、東京大学の疑似ラベルの適用手法をはじめ、さまざまな手法が提案されています。転移学習とファインチューニングの違いは?転移学習とファインチューニングは、どちらも学習済みのモデルを使用した機械学習の手法です。混同されてしまいますが、この2つの手法は異なります。それぞれの違いを見ていきましょう。ファインチューニングファインチューニングは、学習済みモデルの層の重みを微調整する手法です。学習済みモデルの重みは固定し、追加した層のみを使用して学習します。Recognition」によると、次の表のような手法適用の判断ポイントがあると述べられています。転移学習は、すでに学習済みのモデルを流用し、学習に対するコストを少なくする手法です。ゼロから新しく学習させるよりも、高い精度の結果を出せる可能性が高まります。ラベル付けの精度など、転移学習についてはまだ課題が残されているのも事実です。今も世界中で新たな手法が模索されています。スムーズなモデルの流用が可能になれば、より広い分野でAIが活躍する未来は、そう遠くないかもしれません。ゼロからPythonで学ぶ人工知能と機械学習プログラミング未経験者でもPycharmや有名な機械学習ライブラリを使って、文字認識や株価分析を行うことができるようになります。顧客ターゲティングなど、実践的なビジネス課題でデータ分析の一連の流れが身につきます。初心者でも簡単に自作できる「チャットボット」に必要なプログラミング知識等を学べます。利用規約お問い合わせ。