転移学習（Transfer Learning）は、大規模データセットで事前に訓練されたモデルの知識や特徴表現を、関連する新しいタスクに転用する機械学習手法です。ファインチューニング、特徴抽出、ドメイン適応などの手法があり、限られたデータでも高精度なモデルを効率的に構築できます。画像認識、自然言語処理、音声認識などで広く活用されています。

GAN（Generative Adversarial Networks）は、生成器（Generator）と判別器（Discriminator）という2つのニューラルネットワークが敵対的に学習することで、リアルなデータを生成する深層学習モデルです。DCGAN、StyleGAN、CycleGANなどの発展形があり、画像生成、データ拡張、スタイル転送、超解像度化などの分野で革新的な成果を上げています。

強化学習（Reinforcement Learning）は、エージェントが環境との相互作用において、行動に対する報酬やペナルティを通じて最適な戦略を学習する機械学習手法です。Q学習、方策勾配法、Actor-Critic、深層強化学習（DQN、PPO）などの手法があり、ゲーム、ロボティクス、自動運転、金融取引などの分野で応用されています。

AutoML（Automated Machine Learning）は、機械学習プロジェクトの各段階を自動化する技術です。データ前処理、特徴エンジニアリング、アルゴリズム選択、ハイパーパラメータ最適化、モデル評価を自動化し、機械学習の専門知識がなくても高品質なモデルを構築できます。Google AutoML、H2O.ai、Auto-sklearnなどのツールが提供されています。

Transformer は、Self-Attention機構を中核とする深層学習アーキテクチャです。従来のRNNやCNNを使わず、並列処理が可能で長期依存関係をよく捉えます。Encoder-Decoderアーキテクチャ、Multi-Head Attention、Positional Encodingなどの技術で構成され、BERT、GPT、T5などの大規模言語モデルの基盤となっています。