アノテーション不要－機械学習エンジニアのための自己教師あり学習入門

近年、深層学習は様々な分野で目覚ましい進歩を遂げていますが、その成功の多くは大量のラベル付きデータに大きく依存しています。しかし、このデータの収集とアノテーション作業は非常に費用と時間がかかり、さらにアノテーションのバイ […]

機械学習における分布シフト（分布外データ）への対応

機械学習（ML）モデル、特に深層ニューラルネットワーク（DNN）は、コンピュータービジョンや自然言語処理といった多岐にわたる分野で、これまでにない成功を収めています。これらのモデルは通常、i.i.d.（独立同分布）という […]

大規模言語モデル（LLM）を特定のタスクやドメインに特化させる「ファインチューニング」。その可能性に多くの開発者が惹きつけられる一方で、「膨大な計算コストがかかる」「高性能なGPUがなければ手も足も出ない」といった高いハ […]

AI、特に深層学習モデルが社会に急速に浸透し、画像認識から自動運転まで、その能力は目覚ましい進化を遂げています。しかし、その成果の裏で、モデルが抱える深刻な脆弱性については、まだ広く知られていません。実は、現在のAIモデ […]

IoTデバイスの普及に伴い、エッジAIの重要性は増すばかりです。しかし、クラウドAIには遅延やプライバシーの問題がつきものです。この課題を解決する技術として「TinyML」が知られていますが、近年その進化版である「Tin […]

リアルタイム物体検出の分野では、YOLOシリーズがその優れた精度と計算効率により、長らく支配的な地位を占めてきました。しかし、YOLO11以前の畳み込みアーキテクチャやYOLOv12の自己注意メカニズムは、局所的な情報集 […]

近年、ディープラーニングの技術は目覚ましい進歩を遂げ、画像認識、自然言語処理、ロボティクスなど、多岐にわたる実世界の問題解決に応用されています。しかし、複雑な物理現象や数学的な問題、特に微分方程式の解決においては、従来の […]

AI技術の急速な進歩により、画像認識は私たちの生活に深く浸透し、顔認証、自動運転、医療画像診断など、多岐にわたる分野で革新をもたらしています。この画像認識技術の発展を支えているのが、ディープラーニングにおけるモデルアーキ […]

従来の機械学習モデルは、データの特徴が時間の経過とともに変化しないという前提で動いています。しかし、現実の世界ではそうはいきません。データは常に変化し、ユーザーの行動も、周りの環境も移り変わっていくからです。進化する機械 […]

微分方程式は、物理現象のモデル化から金融工学まで、科学技術の幅広い分野で不可欠なツールです。しかし、その解析は容易ではなく、多くの場合、複雑な数値計算が必要とされます。近年、この古典的な問題に対して、ニューラルネットワー […]