カリキュラム学習

カリキュラム学習はタスクの難易度を徐々に上げていくことにより、効率的な学習を可能にする手法です。

例としましては「足し算・引き算」を学んだあと、「掛け算・引き算」を学び、そのあとで「面積の計算」を学習します。
学んだ知識をその後の学習に生かすことで、より難しい問題を解くことが可能になります。

この手法は機械学習にも適用可能で、簡単なタスクを訓練することでより困難なタスクを達成することを目指します。