LLMによるソフトウェアテストの現状とこれから

ソフトウェアテストは、ソフトウェアエンジニアリングにおける基本的な要素であり、プロジェクト予算の15~80%もの割合を占めることがあります。この数値が示す通り、テスト工程はソフトウェアの品質と信頼性を保証する上で極めて重 […]

ベイジアンネットワーク入門:pgmpyによる因果探索と因果推論の実践

近年の機械学習(ML)モデルは、ビッグデータ解析において非常に高い予測精度を達成しています。しかし、その意思決定に至るプロセスが不透明な「ブラックボックス」となってしまう課題が指摘されています。データから相関関係を発見す […]

scikit-upliftで始めるアップリフトモデリング入門

データ駆動型の意思決定において、機械学習モデルは「どの顧客が商品を購入する可能性が高いか」という相関関係の予測に広く活用されています。しかし、マーケティング施策や介入の予算を真に最適化するためには、「我々の施策(介入)に […]

DEAP入門:Pythonによる進化的計算の事始め

近年、深層学習(Deep Learning, DL)や大規模言語モデル(Large Language Models, LLM)といったAIシステムが目覚ましい進化を遂げています。しかし、それに伴い、これらの複雑なモデルの […]

LLM時代の自律型コーディング・エージェントはソフトウェア開発の在り方をどのように変えるか?

大規模言語モデル(LLM)の目覚ましい進化は、ソフトウェア開発(Software Development)の領域に根本的な変化をもたらしています。これまで、AIによるコーディング支援の多くは、自然言語の記述を静的なコード […]

torchmil入門:PyTorchによる深層マルチインスタンス学習の実践

現代の機械学習では、詳細なラベルを全てのデータに付与することが困難な場面が多く見られます。特に医療画像診断のような分野では、ピクセル単位の精緻なアノテーション(Annotation)には専門家の多大な労力が必要となり、実 […]

Conversational Search入門: LLM時代の検索技術最前線

現代のデジタル社会において、検索エンジンは情報アクセスに不可欠な存在となっています。しかし、単一のキーワードや短いフレーズに依存する従来の検索では、ユーザーの複雑で曖昧な情報ニーズに十分に応えきれません。 近年、人工知能 […]

AI学習データの品質管理 - 有害データ検出の最新手法

AI開発の潮流は、近年、「モデル中心AI(Model-Centric AI)」から、訓練データの品質向上に焦点を当てる「データ中心AI(Data-Centric AI)」へと大きく転換しました。AIシステムの最終的な精度 […]

音声ディープフェイク検出の最前線

深層学習の目覚ましい進化は、音声合成技術に革命をもたらしました。これは、パーソナライズされた仮想アシスタントの実現や、発話能力を失った方々が再び「声」を取り戻す手助けをするなど、計り知れない利益をもたらす可能性を秘めてい […]