汎用性の獲得に向けた機械学習フレ一ムワ一ク

摘要

機械学習技術の発達にょり,さまざまな実世界ヘの応用が可能になってきている.例としてデイジ夕ル力メラの顔画像認識,スマ一トフオンにおける音声アシスタント,通信販売サイトにおける商品推薦などがあげられる.これらはAI技術と呼ばれることがある一方で,その多くは特定の種類のタスクのために訓練された特化型のモデルを用いている.特化型モデルは目覚ましい成果を上げる一方で,その用途にはさまざまな制限がある.例えば,タスクの種類が変わると別のタスクで学習した知識を流用できない,過去のタスクで学習した知識を保持しておくことができない,などである.