ファインチューニング（Fine-tuning）は、機械学習の手法の一つで、既存の学習済みモデルを追加のデータセットに対して微調整するプロセスを指します。

通常、機械学習では、大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングします。しかし、特定のタスクやドメインに特化したモデルを作成する場合、既存の学習済みモデルを利用してそのまま使用することは難しいことがあります。そのため、ファインチューニングでは、既存のモデルを新しいタスクやデータセットに合わせて微調整することで、性能や精度を向上させることが目的です。

ファインチューニングでは、まず学習済みのモデルを取得し、その後、新しいデータセットを使ってモデルを追加のトレーニングにかけます。この際、通常は既存のモデルの一部の層やパラメータを固定し、その他の一部を再学習させます。これによって、新しいデータセットに適応したモデルを作成することができます。

ファインチューニングは、転移学習（Transfer Learning）と密接に関連しています。転移学習は、一つのタスクで学習された知識や特徴を別の関連するタスクに転用する手法です。ファインチューニングは、転移学習の一形態として、既存のモデルを新しいタスクに適用し、微調整するプロセスを行います。

ファインチューニングには、新しいタスクにおけるデータの特性や量、学習済みモデルの選択など、いくつかの要素が考慮されます。適切なハイパーパラメータの設定や適切なデータセットの選択が重要です。適切にファインチューニングが行われると、既存のモデルの知識が新しいタスクに有益な特徴となり、パフォーマンスの向上が期待できます。