異なるデータセットから得られた知識を組み合わせて学習する方法は、複数のデータセットに対してモデルをトレーニングし、その後にそれらのモデルを統合することで実現されます。この場合、各個々のデータセットでトレーニングされたモデルは特定のドメイン知識やパターンを捉えており、それらを結びつけることでより幅広い視点から学習が行われます。さらに、異なるデータセット間で共通する特徴やパターンを抽出し、それらを活用して新しい洞察や予測力を向上させることが重要です。