名古屋大学 松井孝太 先生 「転移学習：原理から最新の展開まで」

千葉工業大学 人工知能・ソフトウェア技術研究センター (ステアラボ) では、機械学習・自然言語処理・画像処理等の人工知能分野の研究者をお招きし、最先端の研究についてご講演していただく「ステアラボ人工知能セミナー」を定期的に開催しています。

今回は名古屋大学 松井孝太 先生に「転移学習：原理から最新の展開まで」というタイトルでご講演いただきます。

どなたでも無料でご参加いただけます。 参加申し込みをして頂くと具体的なアクセス情報が表示されます。オンライン形式のため特に定員数は設けておりませんので皆様奮ってご参加ください。

日時

2024年10月29日 15:00-16:00

講演形態

オンライン

Microsoft Teams を使用します。 アクセス情報は参加登録をして頂いた方にのみ公開されます。

講演者

名古屋大学大学院医学系研究科 総合医学専攻 生物統計学分野
講師 松井孝太 先生
https://sites.google.com/site/matsuikotaswebpage/home

講演タイトル

転移学習：原理から最新の展開まで

概要

転移学習とは、現在のタスクを効率的に解決するために他のタスクで獲得したデータや知識を利用する機械学習の方法論であり、 特にデータの取得にコストがかかるなどの理由で訓練データを十分用意できない問題へ応用されている。 本セミナーでは、転移学習の理論的背景から最新の研究成果までを概観する． まず，通常の教師あり学習における期待リスク最小化の観点から転移学習の問題を定式化し，予測誤差を評価するための学習理論を簡単に紹介する． 次に，主流のアプローチである外部ドメインのデータを重み付けして用いる方法やドメイン間で共通の特徴量 (不変特徴量) を学習する方法について説明する． 最後に，トランスフォーマーの文脈内学習による自動ドメイン適応の実現に向けた発表者らの最新の取り組みhttps://arxiv.org/abs/2405.16819について紹介する．