転移学習（Transfer Learning）を利用する主な利点として最も適切なものはどれですか。
転移学習は、大規模データセットで学習済みのモデルを出発点として利用し、新しいタスクへ適応させる手法です。そのため、ゼロから学習する場合と比較して必要なデータ量や学習時間を大幅に削減できることが大きな利点です。一方、教師なし学習を自動変換する仕組みではなく、推論コストにも直接影響しません。また、特徴量設計が完全に不要になるわけでもありません。
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