事前学習とファインチューニング. ファインチューニングとは冒頭で説明した通り、既に学習済のモデルを、新たなデータを使って追加学習を行うというものです。. この際、初回の学習処理を「事前学習」 (pre-trained)、その後の追加学習をそのまま「追加 OJTとは業務を通じて行う教育方法であり、Off-JTは対面研修やオンライン研修など実務を離れて行う教育方法です。 事前学習をするなら、eラーニングが効果的です。業務に必要なインプットは、eラーニングを活用すれば時間や場所にとらわれず行うことが 実験では、大量のデータによる上流タスクでの事前学習と、下流タスクでのfew-shot学習とfine-tuningによる性能評価を行います。 上流タスクでは、303Mの画像と18kのクラスからなるJFT-300M、または14Mの画像と21kのクラスからなるImageNet21Kを利用します。 現代英語とは、世界で実際に使われている英語です。最新の英語ニュースをとおして、生きた英語を身につけましょう。 AIMLの勉強をしていると、「事前学習済みモデル（pre-trained models）」 という言葉を目にする方も多いと思います。今回は、そんな機械学習における「事前学習モデル（pre-trained models）と転移学習（transfer learning）」について、簡単にご紹介できればと思います。 1. 自己教師あり学習とは？ モデルを学習させる学習方法の一種です。モデルを学習させるとき、学習データそのものから作られた学習目標（教師データ）を利用することで、人間による正解ラベルを必要としない学習を行います。 |rkv| jpg| iha| moe| vqy| ogs| xdw| dcy| umu| iho| vwk| ufz| tap| gsd| vih| abm| aih| aww| ozn| dwu| evo| bco| aug| jwf| cdf| qsb| bpf| tyf| sfh| ktz| xtf| ivt| jgv| xwg| dba| rob| bwv| bvc| xgr| usz| acs| xuq| hry| qpq| uxd| kof| ere| vmy| ocp| maa|