転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

『転移学習』（松井孝太、熊谷亘 著、講談社、2024年）は、転移学習について体系的に学べる貴重な一冊です。本書では、転移学習の基本概念からドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習、さらに強化学習への応用まで、幅広いトピックを詳細に解説しています。 基盤モデルの進化によって実用性がさらに高まった転移学習を、統計的学習理論の観点から深掘りしているのが特徴です。特に、ラデマッハ複雑度を用いた期待リスクの上界、ノーフリーランチ定理に基づく限界、対照学習や相互情報量の最大化といった高度な内容もカバーされています。また、少数ショット学習、継続学習、強化学習での転移学習といった、応用範囲の広がりも包括的に取り上げています。