汎用性の獲得に有効な機械学習手法

抄録

多くの機械学習手法は，特定の問題に特化した形てでアルゴリズムを作成し学習を行うた め，他の問題が与えられたときには初めから学習を行う必要がある.そのような手法では多数の問題 に適応的に対処できる汎用的なシステムを作成することは困難である.一方で近年では転移学習や マルチタスク学習のような複数の問題を扱う手法が積極的に研究されるようになってきた.本発表で は転移学習やマルチタスク学習の枠組みを説明し，それらに基づいた汎用的なシステムを構築する ための現在の困難と今後の可能性について紹介する.