# 効率的な転移学習

Derm Foundationは、皮膚病学アプリケーションにおける皮膚画像分析のAI開発を加速させるための機械学習モデルです。

TinyBERTは華為技術（ファーウェイ）のNoah's Ark Labが開発した軽量BERTモデルで、知識蒸留技術を用いてモデルサイズを圧縮しながら高い性能を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量化バージョンで、英語とフランス語の2つの言語を専門に扱い、元のモデルの表現能力と精度を維持しています。

これはスパースな事前学習モデルで、様々な言語タスクにファインチューニング可能であり、重みプルーニングにより計算コストを削減します。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量版で、英語とギリシャ語をサポートし、元のモデルの意味表現能力を保持しています。

これはroberta-baseモデルをベースに訓練されたアダプターで、IMDB映画レビューの感情分析タスクに特化しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの小型バージョンで、英語とベトナム語に特化しており、元のモデルの精度を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの小型版で、英語とブルガリア語に特化して最適化され、元のモデルの精度を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量バージョンで、英語、フランス語、ドイツ語、ノルウェー語、デンマーク語の処理をサポートし、元の精度を保持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量化バージョンで、英語とウクライナ語に特化して最適化され、元のモデルの精度を維持しています。

これはdistilbert-base-multilingual-casedの軽量化バージョンで、英語とオランダ語に特化して最適化され、元のモデルの精度を維持しています。