TinyMLからTinyDLへ－エッジAIの進化

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 […]

PINN入門: 物理法則を組み込んだAIで微分方程式を解く

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 […]

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 […]

データ分析や機械学習の分野において、「外れ値」の存在は避けて通れない課題の一つです。外れ値とは、データセットの中で他の大多数のデータポイントから大きくかけ離れた値のことを指します。これらは測定誤差、入力ミス、あるいは特異 […]

機械学習の世界では、日々新しいアルゴリズムや興味深い論文が発表されています。そんな中、最近「Boltzmann Classifier: A Thermodynamic-Inspired Approach to Super […]

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 […]

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 […]

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 […]

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 […]