AIや機械学習において「ファインチューニング」と「転移学習」は非常に重要な技術です。本記事では、この2つの手法の概要と違いについて解説します。
ファインチューニングとは
ファインチューニングは、事前に学習されたモデルに対して手元のデータを使い、モデルのパラメータを再調整することで、特定のタスクに適応させる手法です。
ファインチューニングのメリット
大量のデータを必要とするAIの学習に比べ、ファインチューニングでは事前学習済みのモデルを利用するため、以下のメリットがあります。
- 費用や時間の削減: モデルを一から作る必要がないため、コストと時間が大幅に減少します。
- 特定タスクへの適応: モデルを特定のタスクに最適化できます。
具体例
例えば、日本人の顔を分類するために事前に学習されたモデルを、アメリカ人の顔分類に適応させる場合を考えてみましょう。
- 下位層: 顔の輪郭などの一般的な特徴は固定。
- 上位層: 顔の特徴的なパーツ（目、鼻など）を新しいデータで再調整。
このように、基本的な特徴を保持しながら、新しいデータでモデルを適応させることが可能です。
転移学習とは
転移学習は、あるタスクで得た知識を他のタスクに適用する手法の総称です。ファインチューニングも転移学習の一種で、特定のタスクに最適化する際によく使用されます。
ファインチューニングと転移学習の違い
転移学習は他のタスクで得た知識を活用するアプローチ全体を指し、ファインチューニングはその中でも特定のタスクに適応させるための一手法です。
- ファインチューニング: 既存モデルを再学習して、パラメータを調整。
- 転移学習（ファインチューニングなしの場合）: 別のタスクに対して新たにモデルを作成し、タスクAで得た知識をタスクBに適用。
まとめ
ファインチューニングと転移学習は、AIや機械学習の分野で効率的なモデル開発を可能にする重要な手法です。特にファインチューニングは、既存のモデルを活用し、費用と時間を大幅に節約しながら特定のタスクにモデルを最適化する強力な方法です。