「開発」カテゴリの記事一覧

ロジックセオリストは人工知能プログラムで、論理的な推論と問題解決能力を備え、多岐にわたる課題に適用。アレン・ニューエルとハーバード・サイモンによる開発で、ヒューリスティクスと組み合わせて専門家でない人々も問題に対処。人工知能研究に大きな影響を与え、幅広い分野で活用されている。

転移学習は一つの問題を解くための知識を新たな問題解決に活用する手法で、データ量や時間を削減します。ファインチューニングや蒸留、メタ学習といった関連する手法もあります。メリットとしては学習効率の向上が挙げられますが、新旧タスクの類似性が重要です。画像認識や自然言語処理で広く利用されています。

本記事では、画像認識技術の一つである「パノプティックセグメンテーション」について詳しく解説します。具体的には、その定義や特徴、メリットから実際の活用例に至るまでの内容を網羅的に紹介します。

AI・機械学習では、教師データが重要な役割を果たします。これらは、モデルが学習する基準となるデータで、データ収集・アノテーション、過学習防止、データの偏り防止など、注意すべき点が多々あります。また、教師データの利用には法的制約もあります。

GPUの基本的な役割とCPUとの違い、市場でのGPUの種類、ディープラーニングやゲームにおけるGPUの活用例、そして最適なGPUの選び方についてわかりやすく解説しています。

MLOpsは、AIや機械学習のモデルのライフサイクルを効率的に管理・運用するための手法です。この記事では、MLOpsの定義や重要性、さらにDevOps、AIOps、DataOpsとの違いを明確に説明しています。

Word2vecは単語をベクトル表現することで、その意味を数値化し、単語間の関連性を見つける技術です。主なモデルとしてCBOWとskip-gramがあり、それぞれが単語の予測に異なるアプローチを提供します。

アノテーションはAIと機械学習分野でデータをラベル付けし、AIがデータを解釈する基礎を提供することで、画像・動画、音声、テキストなど多様なデータに適用可能です。方法としては専門家、クラウドソーシング、自動化ツールなどがあります。