MMDTは「Multi-Modal Deep Transfer」の略称で、主に機械学習やデータサイエンスの分野で使われる用語です。この手法は、異なるモダリティ（例えば、テキスト、画像、音声など）からの情報を統合して、より効果的な学習を行うことを目的としています。 MMDTの主なポイント マルチモーダル: 複数のデータ形式を扱うことができる。 ディープラーニング: 深層学習技術を活用して、複雑なパターンを学習する。 転移学習: 既存の知識を新しいタスクに応用することで、学習効率を向上させる。 この技術は、特に自然言語処理や画像認識などの分野での応用が期待されています。