転移学習
転移学習の定義は、ドメインとタスクの観点から与えられる。ドメイン D {\displaystyle {\mathcal {D}}} は、特徴空間 X {\displaystyle {\mathcal {X}}} と周辺確率分布 P ( X ) {\displaystyle P(X)} からなり、ここに X = { x 1 , . . . , x n } ∈ X {\displaystyle X=\{x_{1},...,x_{n}\}\in {\mathcal {X}}} とする。特定のドメイン D = { X , P ( X ) } {\displaystyle {\mathcal {D}}=\{{\mathcal {X}},P(X)\}} が与えられた場合、タスクは、ラベル空間 Y {\displaystyle {\mathcal {Y}}} と、目標の予測関数 f : X → Y {\displaystyle f:{\mathcal {X}}\rightarrow {\mathcal {Y}}} の2つの要素から構成される。この関数 f {\displaystyle f} は、新しいインスタンス x {\displaystyle x} の対応するラベル f ( x ) {\displaystyle f(x)} を予測するために用いられる。
組換え (遺伝的アルゴリズム)(英語版) - 2つの親の遺伝情報を組み合わせて新しい子孫を生成するために用いられる遺伝的演算子
ドメイン適応 (機械学習)(英語版) - 機械学習や転移学習に関連する学問分野の一つ
一般的ゲームプレイ(英語版) - 1つ以上のゲームをうまくプレイできるように人工知能プログラムを設計すること
マルチタスク学習(英語版) - タスク間の共通性と差異を利用しながら複数の学習タスクを同時に解決する機械学習の一分野
マルチタスク最適化(英語版) - 複数の自己完結型タスクを同時に解決することに焦点を当てた最適化に関する概念
ゼロショット学習(英語版) - 機械学習における問題設定の一つ