転移学習（Transfer Learning）の説明として最も適切なものはどれですか。
転移学習は、大規模データで学習済みのモデルを出発点として利用し、新しいタスク向けに少量のデータで追加学習を行う手法です。学習時間や必要なデータ量を削減できるため、画像認識や自然言語処理など幅広い分野で利用されています。暗号化や教師なし学習、アンサンブル学習とは目的が異なります。AWS Certified AI Practitionerでは、転移学習とファインチューニングの基本的な考え方を理解していることが重要です。