Q34 — AWS AIF-C01 第2章

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ある企業がドメイン固有のモデルを活用したいと考えています。同社はゼロから新規モデルを構築することを避け、代わりに事前にトレーニング済みのモデルを調整し、自社の関連タスクに適用可能なモデルを作成したいと考えています。 このような要件を満たす機械学習戦略はどれですか？

• A. イテレーション回数を増加させる。
• B. 転移学習（Transfer Learning）を活用する。 ✓
• C. イテレーション回数を減少させる。
• D. 教師なし学習（Unsupervised Learning）を活用する。

正解: B. 転移学習（Transfer Learning）を活用する。

解説

転移学習（Transfer Learning）は、あるタスクで学習された知識を別の関連タスクに適用する機械学習戦略です。本問では、企業が事前にトレーニング済みのモデルを調整して新たな関連タスクに適用したいという要望を示しており、これは転移学習の典型的なユースケースです。転移学習を用いることで、既存の事前トレーニング済みモデルを活用し、調整および追加学習を行うことで新タスクに対応でき、時間とリソースの節約が可能です。