膨大なパラメータをもつAIモデル全体を再学習するのではなく，大部分のパラメータは固定したまま，ごく一部のパラメータのみを追加・調整することで，特定のタスクに効率よく適応させる手法の総称．計算コストと必要データ量を大幅に削減できるため，学習データが限られることの多い生命科学研究との親和性が高い．（実験医学増刊445より）
AI・データ駆動型創薬研究
マルチオミクス✕ケモインフォマティクスでより確実な治療標的を見つけ、薬をデザインする
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
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