学習の転移
学習の転移とは、ある課題を学習したことが、別の課題の学習に役立つことを指します。学習の転移は、人間の学習においては日常的に見られる現象です。たとえば、算数を学んだことで、数学を学ぶのが楽になることがあります。また、英語を学んだことで、フランス語を学ぶのが楽になることもあります。
学習の転移は、機械学習においても重要な概念です。機械学習では、大量のデータから学習することで、新しいデータに対して予測を行うことができます。しかし、データの量が少ない場合は、学習の転移を利用することによって、より良い予測を行うことができます。
学習の転移には、次の2つの種類があります。
* 正の転移：ある課題を学習したことが、別の課題の学習に役立つ場合。
* 負の転移：ある課題を学習したことが、別の課題の学習に妨げになる場合。
正の転移を促進するためには、次のことに注意する必要があります。
* 学習する課題と転移させる課題の間で、共通する特徴を探す。
* 学習する課題を、できるだけ具体的に行う。
* 学習する課題を、できるだけ反復的に行う。
負の転移を防ぐためには、次のことに注意する必要があります。
* 学習する課題と転移させる課題の間で、異なる特徴を避ける。
* 学習する課題を、できるだけ一般的に行う。
* 学習する課題を、できるだけ多様なデータで行う。
学習の転移は、人間の学習においても機械学習においても重要な概念です。学習の転移を理解することで、より効率的に学習を行うことができます。
参考URL：
「学習の転移」とは？効率よく学ぶための活用法や具体例を解説 | オンライン研修・人材育成 - Schoo（スクー）法人・企業向けサービス
