Fine-tuning, önceden eğitilmiş bir yapay zeka veya makine öğrenimi modelinin, belirli bir göreve veya veri setine özel olarak yeniden eğitilmesi işlemidir. Fine-tuning'in işe yaradığı bazı alanlar: Zaman ve kaynak tasarrufu: Bir modeli sıfırdan eğitmek çok fazla zaman ve kaynak gerektirir. Daha iyi performans: Hedefe özel veri setiyle eğitilen modeller, genelleşmiş bir modele göre daha hassas ve doğru sonuçlar verebilir. Özelleştirilebilirlik: Genel bir modelin özel bir göreve uyarlanmasını sağlar. Rekabet avantajı: Fine-tuning, yapay zeka modellerini rakiplerden farklılaştırarak benzersiz ürünler oluşturmayı mümkün kılar.