転移学習とは、ある領域で学習済みのモデルの知識やパラメータを、別の関連する新しい領域の学習に応用する機械学習の手法です。ゼロからモデルを学習させるのではなく、すでに高度な特徴抽出能力を獲得した既存のモデルを土台として利用します。これにより、データ収集や計算コストの削減が期待できるほか、学習にかかる時間を大幅に短縮することが可能です。特に、十分な量の学習データを集めることが困難な画像認識や自然言語処理などの分野において、実用的なアプローチとして広く活用されています。機械学習の効率化や精度の向上を図る上で、現代のAI開発には欠かせない重要な技術基盤の一つとなっています。