OpenVINOによる深層学習モデルのパフォーマンス改善

機械学習モデルの社会実装が加速する現代において、その推論速度は、アプリケーションの応答性、ひいてはユーザー体験を左右する重要な要素となっています。リアルタイム性が求められるエッジAIの現場から、大量データを処理するクラウ […]

XGBoostLSS －確率的推論のためのXGBoost拡張とその使い方

機械学習の世界では、予測モデルの精度だけでなく、その予測に伴う不確実性を理解することが重要です。特に、金融、医療、リスク管理などの分野では、予測の信頼性を評価し、それに基づいて意思決定を行う必要があります。 XGBoos […]

近年、OpenAIのWhisperに代表される大規模な自動音声認識（ASR）モデルが目覚ましい発展を遂げていますが、その計算コストの高さが実用上の課題となっています。特に、リアルタイム処理やリソース制約のある環境での利用 […]

プロンプト設計は、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出すための重要な要素です。しかし、効果的なプロンプトを作成するには、専門知識や試行錯誤が不可欠であり、特に正解データが利用できないオープンエンドなタスクでは […]

近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、マルチエージェントシステム（MAS）の可能性が大きく広がっています。従来、複雑なタスクの自動化には高度な専門知識と膨大な開発コストが必要でしたが、LLMを組み込むこと […]

近年、大量のテキストデータから有益な情報を抽出するために、トピックモデルが注目されています。トピックモデルは、文書集合に潜在するテーマ（トピック）を発見するための強力なツールであり、自然言語処理、情報検索、テキストマイニ […]

近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げており、特に大規模言語モデル（LLM）の発展がソフトウェア開発の分野に革新をもたらしています。その中でも、MetaGPTは、マルチエージェントシステムを活用してソフトウェア開発の自動化 […]

近年、深層学習を用いたコンピュータービジョンは目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。特に物体検出技術は、自動運転、監視システム、医療画像解析など、幅広い分野で不可欠な技術となっていま […]

近年、大規模言語モデル（LLM）は、テキスト生成、分類、推薦など、様々な分野で活用されています。しかし、LLMにはバイアスが存在することが指摘されており、特定のグループに対して不公平な結果を生み出す可能性があります。こ […]

近年、機械学習は様々な分野で重要な役割を果たしており、その応用範囲はますます広がっています。特に、回帰問題において、従来の機械学習モデルは、与えられた特徴量に基づいて単一の「最も可能性の高い」予測値、つまり点推定を返すこ […]