Few-Shot Learning 入門: 少ないデータで機械学習モデルを構築する
私たちの周りでは、日々新しい技術やサービスが登場し、機械学習(ML)はそれらを支える中心的な役割を担っています。しかし、従来の機械学習モデルを訓練するには、大量のデータが必要となるのが一般的です。 新しい感染症が突如とし […]
Zero-Shotテキスト分類の基礎と実践
日々膨大なテキストデータが生み出される現代において、テキスト分類は情報整理や分析に欠かせない技術です。スパムメールのフィルタリング、ニュース記事のカテゴリ分け、顧客レビューの感情分析など、様々な応用があります。 しかし、 […]
深層学習における様々な損失関数
深層学習モデルは、与えられたデータからパターンを学習し、未知のデータに対して予測や判断を行います。この学習プロセスにおいて、モデルの予測がどれだけ「正しいか」あるいは「間違っているか」を定量的に評価する指標が必要不可欠で […]
PyTorch Metric Learningではじめる深層距離学習
近年のAI技術の発展において、画像認識、自然言語処理、推薦システムなど、様々なタスクでデータ間の「類似性」を理解し、活用することが重要となっています。このような背景から、入力データを効果的な特徴空間にマッピングし、類似す […]
コサイン類似度の限界: 埋め込みベクトルの類似度計算の最前線
現代のAI技術、特に自然言語処理(NLP)や画像処理の分野において、埋め込みベクトルは意味情報を表現するための強力なツールとして不可欠です。テキスト、画像、その他多様なモダリティのデータは、このベクトル空間において数値化 […]
D-CLOSE - 物体検出モデルのためのXAI技術
近年の目覚ましいAI技術の発展に伴い、画像認識分野における物体検出モデルの活用が、医療や自動運転をはじめとする多岐にわたる分野で急速に拡大しています。しかしながら、これらの高性能な深層学習モデルが、どのように物体を検出し […]
マルチモーダル推論の最前線と技術的ブレークスルー
AIが高度化する現代において、推論能力は人間知能の中核をなす重要な要素です。近年、大規模言語モデル(LLM)は、算術、常識推論、記号推論といった分野で目覚ましい進歩を遂げ、その推論能力を大きく向上させてきました。しかし、 […]
時系列データ分析のためのTransformerベースの基盤モデル
近年、Transformerモデルは自然言語処理(NLP)分野で目覚ましい成果を上げてきましたが、その革新的なアーキテクチャは時系列データ分析においても新たな可能性を切り拓いています。 本記事では、このTransform […]
Agricultural 4.0: 人工知能を活用したスマート農業の未来
現代の農業は、人口増加による食料需要の増大、気候変動による生産リスク、そして資源の枯渇といった多くの課題に直面しています。これらの課題を克服し、持続可能な食料供給を実現するために注目されているのが、IoT(Interne […]
GPT Researcher: AIエージェントを活用した情報収集と分析の効率化
近年、情報爆発の時代において、ソフトウェアエンジニアが日々の業務や学習に必要な最新情報を効率的に収集し、深く分析することは、ますますその重要性を増しています。技術の進化は加速し、新しい情報が常に生まれる中で、限られた時間 […]