機械学習に関する用語 機械学習における微調整とは？
微調整とは、機械学習における手法で、以前に学習したモデルを新しいタスクやドメインに適用する際、新しいデータセットに適応させるためにモデルのパラメータを再学習することを指します。事前学習されたモデルは、習得した特徴や表現を使用して新しいタスクを効率的に解決できます。この手法は、汎化性能を向上させ、新しいタスクのためのモデルの訓練に必要な時間とリソースを節約できます。
再トレーニング
機械学習に関する用語 
機械学習に関する用語 AI用語『ファインチューニング』とは？
-ファインチューニングとは何か-
ファインチューニングとは、機械学習モデルの調整手法の一種で、特定のタスクやデータセット向けにモデルを最適化することに使用されます。ファインチューニングでは、事前学習されたモデル（通常は、大規模なデータセットでトレーニングされたもの）をベースとして使用し、ターゲットタスクに関連する追加のデータで再トレーニングします。これにより、モデルは事前学習済みの知識を基にしながら、新しいタスク固有の機能を習得できます。
ファインチューニングは、事前学習したモデルがすでにターゲットタスクに関連する一般的な特徴を学習しているため、スクラッチからモデルを構築するよりも効率的です。これにより、トレーニング時間を短縮し、パフォーマンスを向上させることができます。ただし、ファインチューニングは、十分な追加データがなければ効果が薄れる場合や、事前学習したモデルがターゲットタスクに適していない場合、パフォーマンスの低下につながる可能性があります。