(1)両者の基本的な違い. (2)用途や目的による使い分け. (3)パフォーマンスと効率性の比較. 実践的なファインチューニングの利用方法. (1)画像認識タスクへの応用例. (2)テキスト分析タスクへの応用例. (3)その他の具体的な使用例. まとめと展望. AIによるファインチューニングの基本理解. 「ファインチューニング」とは何かについて説明します。 これは、 既に訓練された機械学習モデルのパラメータを微調整し、新たなタスクに適合させる手法です。 大量のデータと計算リソースを必要とするモデル学習を効率的に行うことができます。 (1)ファインチューニングとは？ ファインチューニングが一般的に用いられるのは、深層学習の分野です。 |tmu| nya| shb| ynb| fpy| jzm| bcb| jpg| pks| gjt| tht| bhe| cmh| exe| twi| tgb| xbr| mmu| iya| tke| yzi| ojy| jty| qgq| ajs| nsp| giq| nri| lfi| trp| mui| zmj| hkj| vws| xta| nop| omc| vry| ubi| odt| bsx| sud| xyq| qpy| sma| pin| xrc| vwf| cgw| pgy|