微調整
微調整（ファインチューニング）とは、すでに学習済みのAIモデルに追加のデータを学習させ、特定のタスクや用途に合わせて性能を最適化する機械学習の手法です。ゼロからモデルを作るよりも効率的に高い精度を達成できるため、多くのAI開発で利用されています。
転移学習のAI用語一覧
4件転移学習に関するAI用語を4件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
負の転移
負の転移とは、転移学習において、すでにあるタスクで得た知識を別の新しいタスクへ応用した際に、かえってモデルの学習効率や予測精度を低下させてしまう現象のことです。知識が不適切に混ざることで発生します。
ソースドメイン
ソースドメインとは、機械学習においてモデルの学習や知識の抽出に用いられる元のデータ領域や環境のことです。転移学習などにおいて、十分にデータが揃った環境を指し、そこで得た知識を別のターゲットドメインへ応用するために活用されます。
ターゲットドメイン
ターゲットドメインとは、機械学習やAIモデルにおいて、新しく学習や適応を行いたい目標となる領域やデータ分布のことです。AIの性能を評価・発揮させる最終的な対象分野を指し、ドメイン適応において重要な役割を果たします。