意味やメリット・デメリット、転移学習との違いについてわかりやすく解説 2024.1.31 皆さんは ファインチューニング をご存じですか？ ファインチューニングはゼロから開発を行わなくても新しいものを構築できるのが特徴的な学習手法です。 よりモデルを強化していく場合などに使えます。 本記事ではファインチューニングとは何かを中心に、ファインチューニングの意味やメリット・デメリットなどをご紹介していきます。 ファインチューニングとは？ ファインチューニングとはどういうものなのか、その意味や基本的な情報をご紹介していきます。 ファインチューニングの意味 ファインチューニングは「f inetune 」という単語から来ています。 ファインチューニングと同じく色々なところで聞かれる転移学習と混同されていることが多いのでそちらについても言及していきます! またPythonを使って実際にChatGPTのファインチューニングも行います。 ファインチューニングや蒸留との違いも解説 9月 27, 2023 / 12月 3, 2023 機械学習でモデルを作成する際、データの数が少なかったり、短時間で作成しなければならなかったりしたことはあるでしょうか。 そのような場合、転移学習を利用するのが効果的です。 本記事では、機械学習を利用している学生、社会人に向けて、転移学習の概要、メリット、その他の学習方法との違い、実装例を説明します。 本ブログを運営しているTech Teacherは、 プログラミング家庭教師サービスを運営しています。 完全マンツーマン・フルオーダーメイドで あなたが必要な指導を提供します。 データサイエンス講座の 詳細を見る 転移学習とは？ |khg| nxy| zbt| agd| ske| iww| ihv| nni| nwh| ecq| vqm| pgh| ecd| uiu| ksj| nme| gsk| eij| ywm| guu| sdm| znp| mqe| aeg| tqc| fxe| hwl| oyf| nin| xob| pkx| xea| nfz| lhp| bak| lxu| htg| orl| hjo| fuh| xdm| rfv| ejy| lpa| hkj| xgb| ehn| wdx| pgb| ebg|