ファインチューニング済み
term_id: finetuned
Category: basic_concepts
Definition
ファインチューニングとは、すでに大規模で一般的なデータセットで訓練されたモデルを取得し、より小さくドメイン固有のデータセットで訓練を継続する技術です。これにより、モデルは特定のタスクや分野に合わせて調整され、性能が向上します。
Summary
事前学習済みモデルを特定のデータセットでさらに訓練し、特定のタスクに適応させるプロセス。
Key Concepts
- 転移学習
- パラメータ調整
- ドメイン適応
- 事前学習済みモデル
Use Cases
- カスタム画像分類
- 専門的な感情分析
- 医療診断支援