## 要約
**Nested Learning：継続的学習のための新しい機械学習パラダイム**
Nested Learningが発表されました。これは、機械学習モデルを小さな最適化問題の集合と見なし、各問題が独自のワークフローを持つことで、「壊滅的忘却」の問題を軽減または回避する新しいアプローチです。壊滅的忘却とは、新しいタスクを学ぶことで以前のタスクに対する能力が犠牲になる現象を指します。
このアプローチは、過去10年間の機械学習の進展に対する重要な解決策となります。従来の手法では、モデルのアーキテクチャと最適化アルゴリズムを別々に扱っていましたが、Nested Learningはこれらを統合的に捉え、モデルの設計に新しい視点を提供します。この新しいパラダイムにより、壊滅的忘却の問題を解決し、より深い計算能力を持つAIを構築できる可能性があります。
要点として、Nested Learningは複雑な機械学習モデルを相互に関連した最適化問題のセットとして捉え、各問題は独自の情報フローを持っています。この方法により、より効果的な学習システムの設計が可能となり、長期的な記憶管理の向上も期待されています。
—
## 編集部コメント
AIの進化は私たちの働き方や創造性に新しい可能性をもたらしています。この動向がどのように発展していくか、引き続き注目していきましょう。
—
**元記事**: [https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/](https://research.google/blog/introducing-nested-learning-a-new-ml-paradigm-for-continual-learning/)
**公開日**: Sun, 07 Dec 2025 14:47:02 +0000
—
*この記事はAIアシスト編集により作成されています。*
📰 元記事: 元記事を読む