日時：2024年12月5日(木) 14:30 ~　90分

場所：R545およびWeb併用　（※対象は特に限定しない）

講演者：松井 孝太 先生（名古屋大学大学院医学研究科）

題目： 転移学習の原理、理論的な展開と実問題への適用

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。本発表では、まず転移学習の数理的な定義とともに基本的な問題意識（いつ・何を・どう転移するか？）と代表的な転移学習の方法を示す。次に最近の理論的な進展として、トランスフォーマーの文脈内学習の転移学習アルゴリズムに対する近似能力に関する結果を紹介する。また、実問題への適用事例として、新規素材開発問題への転移学習の応用研究を紹介する。

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