ファインチューニング
term_id: fine
Category: basic_concepts
Definition
ファインチューニングは、大規模データセットで訓練された汎用モデルを取得し、特定のタスクに対する性能を向上させるために、より小さく専門的なデータセットでさらに訓練を行うことを含みます。この手法は転移学習を活用します。
Summary
ファインチューニングとは、追加データを用いて事前学習済みAIモデルを特定のタスクやドメインに適応させるプロセスを指します。
Key Concepts
- 転移学習
- 事前学習済みモデル
- ドメイン適応
- 重み調整
Use Cases
- 医療画像診断
- 法律文書の分析
- カスタム感情分析