転移学習
転移学習は、あるタスクで学習された知識やモデルを別の関連するタスクに転用する手法です。 通常、転移学習では、元のタスク（ソースタスク）で学習されたモデルや特徴量を取り出し、新しいタスク（ターゲットタスク）に適用します。この転移された知識は、新しいタスクの学習を高速化したり、少ないデータで効果的な結果を得るのに役立ちます。
転移学習とワンショット学習やゼロショット学習
ワンショット学習やゼロショット学習は、転移学習の一種として考えることができます。ワンショット学習では、既存の知識を活用しながら1つの例から新しいタスクを学習します。ゼロショット学習では、既存の知識を使って新しいタスクやクラスに対して予測や学習を行います。
転移学習は、ワンショット学習やゼロショット学習を包括する概念として捉えることができます。これらの手法は、データの制約や新しいタスクへの適用性を向上させるために広く利用されています。
ワンショット学習とゼロショット学習は、機械学習のタスクにおいて異なるアプローチを意味します。
ワンショット学習
ワンショット学習は、非常に少ないデータ（通常は1つの例）を使用して新しいタスクを学習する方法です。例えば、犬🐶猫😺判定機があったとします。この時に新しく1つの例としてハムスター🐹を追加したいなどの場合です。ワンショット学習では、既存の知識やモデルを活用しながら、限られたデータから新しいタスクを遂行する能力を獲得します。これは、新しいクラスの画像分類や自然言語処理のタスクなど、データが限られている状況で有用です。
ゼロショット学習
ゼロショット学習は、事前に学習されたモデルや知識を使用して、完全に新しいタスクやクラスに対して予測や学習を行う方法です。ゼロショット学習では、ターゲットとなるデータのラベルや情報がなくても、既存の知識を活用して新しいタスクに対する予測を行うことができます。これは、新しいクラスやドメインの検出、翻訳、生成などのタスクに適用されます。
ワンショット学習とゼロショット学習は、データの制約やタスクの特性に応じて適用される異なる学習方法です。
