# 転移学習

これはHugging Face Hubに公開されたtransformersモデルです。具体的な情報は後日追加予定です。

Hugging Face Transformersライブラリに基づく事前学習モデル

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能や用途はさらなる情報が必要です。

このモデルはTransformersライブラリに基づくモデルであり、具体的な用途や機能についてはさらなる情報の確認が必要です。

DistilBERTベースの軽量テキスト分類モデル、位置分類タスク用

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能は明確に説明されていません

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な機能と用途はさらなる情報確認が必要です。

Food101データセットでファインチューニングされたEfficientNetB4画像分類モデル、101種類の食品カテゴリ認識をサポート

Hugging Face Transformersライブラリが提供する事前学習モデルで、様々なNLPタスクに使用可能

このモデルはTransformersアーキテクチャに基づくモデルで、具体的な用途と機能はさらなる情報確認が必要です。

Hugging Face Transformersライブラリが提供する事前学習モデルで、様々な自然言語処理タスクをサポート

このモデルはAudio Spectrogram Transformer (AST)アーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、Audiosetデータセットで事前学習された後、GTZAN音楽ジャンル分類データセットでファインチューニングされています。

このモデルはtransformersライブラリに基づくモデルで、具体的な用途や機能はさらなる情報が必要です。

Hugging Faceが提供する事前学習済みTransformerモデル、多様なNLPタスクに対応

このモデルはTransformersアーキテクチャに基づく事前学習モデルであり、具体的な用途と機能についてはさらなる情報確認が必要です。

これはAutoTrainで訓練された猫と犬の画像分類モデルで、画像中の猫と犬を区別するために使用されます。

ResNet-50アーキテクチャをファインチューニングした画像分類モデルで、猫と犬の画像を区別するために特別に設計されており、精度は96.88%です。

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基に微調整した植物識別モデルで、評価セットで80.96%の精度を達成

MobileNetV2アーキテクチャに基づく植物病害画像分類モデルで、画像分類タスクにおいて97.77%の精度を達成

このモデルはASTアーキテクチャに基づきGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングされたオーディオ分類モデルで、精度は89%です

このモデルはAudio Spectrogram Transformer (AST)をGTZAN音楽分類データセットでファインチューニングしたバージョンで、オーディオ分類タスクに使用され、精度は88%です。

このモデルはmicrosoft/resnet-50を未知のデータセットでファインチューニングしたバージョンで、主に画像分類タスクに使用され、評価セットで84.86%の精度を達成しました。

これはFood-101データセットでファインチューニングされたVision Transformerモデルで、食品画像分類タスクに使用されます。

Geneformerは大規模な単細胞トランスクリプトームデータに基づいて事前学習されたTransformerモデルで、ネットワーク生物学におけるデータ不足のシナリオに特化して設計されており、文脈を考慮した予測が可能です。

このモデルはGoogleのViT-base-patch16-224を画像フォルダデータセットでファインチューニングした画像分類モデルで、検証セットの精度は89.21%です。

TabuLa-8Bはテーブルデータの予測（分類とビン回帰）のための基礎モデルで、Meta Llama 3を基に構築されています。

このモデルはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルです。具体的な機能や用途については、さらに情報を追加する必要があります

このモデルカードの情報が不完全なため、具体的な紹介を提供できません

EfficientNet-B0アーキテクチャに基づく画像特徴抽出モデル、主に天文学画像解析に使用

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを微調整した画像分類モデルで、AI生成画像と真正画像を区別するために使用されます

このモデルはTransformersライブラリをベースとしたモデルで、具体的な機能や用途は追加情報が必要です。

Swin Transformerアーキテクチャに基づく脳腫瘍検出モデルで、画像分類タスクにおいて98.04%の精度を達成

このモデルはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

Google Vision Transformer (ViT)をファインチューニングした手話分類モデルで、精度は80.56%

SpeechT5アーキテクチャに基づく音声処理モデルで、中国語（台湾）音声向けにファインチューニングされています

Google Vision Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、コンテンツモデレーションタスク向けにファインチューニングされ、テストセットで90.43%の精度を達成

これはAST(Audio Spectrogram Transformer)アーキテクチャに基づくオーディオ分類モデルで、GTZAN音楽ジャンル分類データセットでファインチューニングされています。

ResNet-50をファインチューニングした画像分類モデルで、ランドマーク認識タスクにおいて96.45%の精度を達成