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 […]

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 […]

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 […]

機械学習の世界では、予測モデルの精度だけでなく、その予測に伴う不確実性を理解することが重要です。特に、金融、医療、リスク管理などの分野では、予測の信頼性を評価し、それに基づいて意思決定を行う必要があります。 XGBoos […]

近年、OpenAIのWhisperに代表される大規模な自動音声認識（ASR）モデルが目覚ましい発展を遂げていますが、その計算コストの高さが実用上の課題となっています。特に、リアルタイム処理やリソース制約のある環境での利用 […]

プロンプト設計は、大規模言語モデル（LLM）の能力を最大限に引き出すための重要な要素です。しかし、効果的なプロンプトを作成するには、専門知識や試行錯誤が不可欠であり、特に正解データが利用できないオープンエンドなタスクでは […]

近年、大規模言語モデル（LLM）の急速な進化に伴い、マルチエージェントシステム（MAS）の可能性が大きく広がっています。従来、複雑なタスクの自動化には高度な専門知識と膨大な開発コストが必要でしたが、LLMを組み込むこと […]

近年、大量のテキストデータから有益な情報を抽出するために、トピックモデルが注目されています。トピックモデルは、文書集合に潜在するテーマ（トピック）を発見するための強力なツールであり、自然言語処理、情報検索、テキストマイニ […]

近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げており、特に大規模言語モデル（LLM）の発展がソフトウェア開発の分野に革新をもたらしています。その中でも、MetaGPTは、マルチエージェントシステムを活用してソフトウェア開発の自動化 […]

近年、深層学習を用いたコンピュータービジョンは目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。特に物体検出技術は、自動運転、監視システム、医療画像解析など、幅広い分野で不可欠な技術となっていま […]