モデル学習

パラメータの調整がモデル学習を読む最初の焦点です。 データを用いて機械学習モデルの内部パラメータを調整し、予測や生成のパターンを獲得させる工程です。 作家が一から学習する場合と追加学習、既製モデル利用では、必要資源、権利、作家の介入範囲が異なります。 学習完了時の性能だけでなく、過学習、失敗例、電力使用、再学習可能性を作品記録へ残します。