転移学習

転移学習とは、すでに学習済みのAIモデルをベースにして、新しいデータで追加学習を行い、別の用途に適応させる機械学習手法です。

ゼロから学習するのではなく、既存モデルの知識を利用することで、少ないデータでも高精度なAIモデルを作成できます。画像認識、外観検査、物体検出、OCR、ロボットビジョン、異常検知などで広く使用され、製造業のAI導入では最も一般的な学習方法です。

深層学習（CNN・Transformerなど）では特に重要な技術です。

■イメージ

既存モデル ↓ 追加学習 ↓ 新モデル

※知識を流用する。

■なぜ転移学習を使うか

※現場で主流。

■通常学習との違い

■よく使われるモデル

※既存モデル利用。

■転移学習の流れ

Pretrained ↓ Fine-tuning ↓ Custom model

※微調整する。

■ファインチューニング

※用途で選ぶ。

■製造業での用途

※AI導入の基本。

■エッジAIでの流れ

クラウド → 学習 ↓ モデル保存 ↓ エッジ → 推論

※典型構成。

■メリット

■デメリット

※設計重要。

■関連用語

■まとめ

転移学習とは、既存の学習済みモデルを利用して新しい用途に適応させるAI学習手法です。

製造業のAI外観検査やロボット認識で最も使われる方法です。