追加学習

追加学習（Additional Learning）とは、既に学習済みのAIモデルに対して、新しいデータを用いて追加の学習を行うことで、モデルの性能向上や新しいタスクへの適応を図る手法です。ファインチューニングや継続学習と関連する概念です。

追加学習の種類

1. ファインチューニング

事前学習済みモデルを特定タスク向けに調整

[事前学習済みモデル] + [タスク固有データ] → [特化モデル]

2. 継続学習（Continual Learning）

時間経過とともに新データを学習し続ける

[モデルv1] → [新データ学習] → [モデルv2] → [新データ学習] → [モデルv3]

3. 転移学習

異なるドメインの知識を活用

[ドメインAで学習] → [ドメインBに適用]

追加学習のメリット

追加学習の課題

破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）

新しいデータを学習すると、以前学習した内容を忘れてしまう現象

対策:

• Elastic Weight Consolidation (EWC)
• リプレイバッファ
• Progressive Neural Networks

過学習（Overfitting）

追加データに過度に適合し、汎化性能が低下

対策:

• 正則化
• ドロップアウト
• 早期停止

実践的なアプローチ

[LLM](/glossary/llm)のファインチューニング

1. フルファインチューニング: 全パラメータを更新
2. LoRA: 低ランク行列で効率的に調整
3. **プロンプトチューニング**: 入力プロンプトの最適化

画像認識モデルの転移学習

1. 最終層のみ再学習
2. 一部の層を解凍して学習
3. 全層を低い学習率で調整

追加学習の実行ステップ

1. 目標設定 - 何を改善したいか明確化
2. データ準備 - 品質の高いデータ収集
3. ベースライン評価 - 現状性能の測定
4. 学習実行 - 適切なハイパーパラメータで実行
5. 評価・検証 - 性能向上の確認
6. デプロイ - 本番環境への適用

追加学習は、AIモデルを継続的に改善し、変化するビジネス要件に適応させるための重要な技術です。