ファインチューニング（Fine-tuning）は、機械学習の一手法であり、ある既存のモデルを新しいタスクやデータに対して適用するために、モデルのパラメーターを微調整することです。ファインチューニングは、初期の学習済みモデルの知識を活用し、新しいタスクに適した特徴抽出や予測能力を獲得するために行われます。
例えば、画像分類モデルを作成する場合を考えましょう。まず、大規模なデータセットで学習した予めトレーニングされたモデル（例：ImageNet）を使用して、一般的な特徴を捉えることができます。しかし、特定のタスク（例：猫と犬の分類）に適したモデルを作成するためには、このトレーニング済みモデルをファインチューニングする必要があります。
ファインチューニングでは、新しいタスク用のデータセットで事前トレーニングされたモデルを再学習させ、新しいデータに適応するようにパラメーターを調整します。これにより、モデルは新しいタスクの特徴やパターンをより適切に捉えることができます。ファインチューニングでは、通常、モデルの一部または最終層を新しいデータに対応するように再調整し、パラメーターを微調整します。
現実と未来については、機械学習やAIの技術の進歩に伴い、さまざまな可能性や変化が生じることが予想されます。ファインチューニングは、新たな課題やデータに対応するためにモデルを更新し、改善するための重要な手法です。これにより、モデルの性能や予測能力を向上させることができます。
現実と未来は常に変化しており、技術の進歩や社会の変化によっても影響を受けます。機械学習やAIの研究者や開発者は、ファインチューニングや新たなモデルの開発を通じて、現実の課題に対してより効果的な解決策を見つけることが求められています。これにより、より良い未来を創造するために技術を活用することができるでしょう。
表：キッチン用品の売上状況
| 項目 | 2023年 | 2024年 | ||||
| Q1 | Q2 | Q3 | Q4 | Q1 | Q2 | |
| 鍋 | △ | ◎ | △ | ◎ | 〇 | 〇 |
| 炊飯器 | × | 〇 | ◎ | △ | ◎ | ◎ |
| フライパン | ◎ | ◎ | ◎ | ◎ | × | 〇 |
| カップ | 〇 | 〇 | ◎ | ◎ | ◎ | △ |
| お皿 | △ | ◎ | △ | ◎ | ◎ | △ |
×：売上目標未達
△：売上目標に近づいている状態
〇：売上目標を達成した状態
◎：売上目標を大幅に上回った状態を表す
画像：東京
