検索拡張生成(RAG)の包括的調査: 発展、現状、将来の方向性

近年、大規模言語モデル(LLM)が急速に発展し、自然言語処理の分野において革新的な成果を挙げつつあります。しかし、LLMにはいくつかの限界も存在します。例えば、訓練データに含まれない情報や、常に最新の情報にアクセスできな […]

TabNet: 表形式データ向け深層学習モデル

ディープラーニングは画像やテキストなどの分野で大きな成功を収めていますが、表形式データにおいては未だに決定木をベースにしたブースティング手法が主流です。しかし、表形式データは実世界において最も一般的なデータであり、ディー […]

TSMixer: 多層パーセプトロンベースの多変量時系列モデル

近年、時系列データの予測においては、再帰型ニューラルネットワークやAttention機構を用いた深層学習モデルが主流となっています。これらのモデルは、複雑な時系列データを捉える能力に優れていますが、一方でモデルの複雑化に […]

機械学習によるレコメンデーション入門

レコメンドシステムは、ユーザーの過去の行動履歴や、似たような趣味を持つ他のユーザーの行動データなどをもとに、そのユーザーが興味を持ちそうな商品やコンテンツを予測し、提案する情報フィルタリングシステムの一種です。 協調フィ […]

GradCAM: 深層学習モデルの判断根拠を可視化してみる

深層学習は、画像認識、自然言語処理など、様々な分野で応用されています。しかし、深層学習モデルは、非常に複雑な構造のため、なぜそのような判断を下すのか、その根拠を人間が理解することが困難です。 このブラックボックスである機 […]

機械学習における表形式データのオーグメンテーション

機械学習において、表形式データは最も広く使用されているデータ形式の1つです。しかし、高品質な表形式データを大量に取得することは依然として大きな課題となっています。この課題を克服するために、オーグメンテーション技術が注目さ […]

中小企業におけるAI戦略

人工知能(AI)は、現代の組織、特に中小企業(SME)の発展と競争力向上において重要な要素として認識されている。しかし、AIの導入には、コスト、技術的スキルの不足、従業員の受容性といった重要な障壁が存在する。本稿では、こ […]