開催日時：2020年12月11日14:30-16:00

開催場所：オンライン開催 および対面開催

講演者：松井 孝太（名古屋大学）

題目：転移学習の基礎：学習理論的側面から適用事例紹介まで

概要：
　転移学習とは、あるタスクを解く際に過去の経験から得たデータや知識を有効に利用する、という人間の持つ強力な能力を計算機上で実現するための機械学習の方法論の一つです。今回は転移学習の基本的な概念を、「汎化誤差最小化」という統計的学習理論の観点を意識しながら導入し、いくつかの実問題への適用事例をご紹介したいと思います。