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  1. 研究報告
  2. ドキュメントコミュニケーション(DC)
  3. 2024
  4. 2024-DC-133

[招待講演]事前学習済み機械学習モデル検索研究とその発展性

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235307
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/235307
2605880d-d454-44a8-85fa-871399ce3caa
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DC24133006.pdf IPSJ-DC24133006.pdf (231.0 kB)
 2026年7月4日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥0, IPSJ:学会員:¥0, DC:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-07-04
タイトル
タイトル [招待講演]事前学習済み機械学習モデル検索研究とその発展性
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 DC1
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
兵庫県立大学
著者名 大島, 裕明

× 大島, 裕明

大島, 裕明

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 近年の機械学習の発展にともない,社会の様々な問題において機械学習を用いた解決が試みられている.機械学習を用いた問題解決では,典型的には,正解となるデータを用意しそれを用いて機械学習モデルを訓練することが行われる.その際,事前に大量のデータを用いて事前に学習されたモデルをベースモデルとして,そこから転移学習やファインチューニングが行うことで,個別の問題解決が図られることが一般的である.共有されるモデルは日々増加しており,たとえば,Hugging Face では BERT という文字列を含むモデルは 9,000 件以上共有されている.本講演では,そのような大量の事前学習済み機械学習モデルの中から,ユーザ自身が取り組んでいる問題において有用なモデルを検索するという研究課題について説明する.問題定義を行うとともに,現在取り組んでいる研究について紹介する.さらに,LoRA 学習やモデルのマージなどの研究を鑑みて,本研究分野の今後の発展性について議論する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AN10539261
書誌情報 研究報告ドキュメントコミュニケーション(DC)

巻 2024-DC-133, 号 6, p. 1-1, 発行日 2024-07-04
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8892
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 09:36:11.264976
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