ディープラーニングモデルの量子化: PyTorchによる実践解説
近年、ディープラーニングは画像認識、自然言語処理、音声認識など、多岐にわたる分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、これらの高精度なモデルは、しばしば膨大なパラメータ数を持ち、その結果として大きなメモリ消費量や計算コ […]
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 […]
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 […]
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 […]
LSNet-人間の視覚から着想を得た軽量かつ高性能な畳込みニューラルネットワーク
近年、コンピュータビジョンの分野では、目覚ましい発展を遂げた深層学習モデルが、その計算コストの高さから、実用的な課題に直面しています。特に、リアルタイム性が求められるアプリケーションや、計算資源に制約のあるモバイルデバイ […]
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 […]
Mixture of Experts (MoE) - 混合専門家モデルとは何か?
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理からコンピュータビジョン、さらにそれ以上の領域に至るまで、様々な分野で大きな進歩を遂げています。LLMの驚異的な能力は、そのモデルサイズ、多様なデータセット、そしてトレーニング中 […]