転移学習
マルコフ論理ネットワーク(英語版)やベイジアンネットワークにおける転移学習のアルゴリズムが利用可能である。また、転移学習は、癌(がん)の亜類型の発見、建物運用、一般的なゲームプレイ(英語版)、文書分類、文字認識、医療画像、スパムフィルタリングにも応用されている。
2020年に、脳波記録(EEG)波形の動きをジェスチャー認識領域から精神状態認識領域へ分類するときに、その物理的性質が似ていることから、筋肉からの電気筋運動記録(EMG)信号間で転移学習が可能であることが発見された。また、この関係は逆にも作用し、脳波記録が筋運動記録をさらに分類できることも示された。この実験では、ニューラルネットワークおよび畳み込みニューラルネットワークの精度が、最初のエポック(学習前、つまり標準的なランダムな重み分布との比較)と漸近(学習プロセスの終了)の両方で、転移学習によって向上することが分かった。すなわちアルゴリズムは別のドメインに触れさせることで改善された。さらに、事前学習されたモデルの最終使用者は、完全結合層の構造を変更することで、より優れた性能を得ることができる。
コードに関する機械学習の領域では、転移学習がセキュリティ上の脆弱性を自動的に修復するのに役立つことが示されている。