自然言語処理のためのデータ拡張手法

近年、大規模言語モデル（LLM）は自然言語理解と生成において目覚ましい能力を示していますが、その性能は、膨大かつ高品質な学習データの存在に大きく依存します。現実には、十分な訓練データが不足したり、既存データの品質が低いと […]

Lightlyで実践－自己教師あり学習入門

近年、機械学習プロジェクトで扱うデータ量は増大し続けています。しかし、その膨大なデータすべてに手作業でアノテーション（教師ラベル付け）を行うのは、コストと時間の面で大きな課題です。この「アノテーションの壁」を乗り越える技 […]

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（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 […]