事前学習

事前学習は、特定の用途に合わせる前に、大量の一般的なデータでモデルを学習させ、汎用的な知識や特徴を身に付けさせる工程です。

■ 試験で押さえるポイント

• 文章の次の単語の予測など、正解ラベルの不要な学習（自己教師あり学習）も使われます。

• 学習済みのモデルを出発点にすると、目的の用途に必要なデータを減らせます。

• 事前学習のデータの偏りは、その後の用途にも引き継がれます。

■ 選択肢での判断ポイント

大量の一般的なデータで先に学び、後から目的の用途に合わせる順序を押さえます。