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 […]

Helixで実践する透明性と信頼性の高い機械学習

現代科学では膨大なデータが生まれ、機械学習（ML）の活用が不可欠な一方で、その分析結果の「透明性」と「信頼性」が重要課題となっています。特に、データサイエンスの専門知識がなくても、分析プロセスを理解し、結果を効果的に活用 […]

大規模言語モデル（LLM）の目覚ましい進化は生活やビジネスに革新をもたらす一方で、事実に基づかない情報を生成するハルシネーションが問題となっています。特に医療や金融といった高リスクな分野では、LLM出力の信頼性と正確性が […]

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 […]

組み合わせ最適化問題は、工学、金融、情報科学といった多様な分野において、実用上極めて重要な課題です。しかし、問題が複雑化し、探索すべき解の候補が爆発的に増加するにつれて、従来型の数学的な手法で厳密な最適解を求めることは困 […]

最適化問題は、工学、金融、情報科学といった多様な分野において、実用上極めて重要な課題です。しかし、問題が複雑化し、探索すべき解の候補が膨大になるにつれて、従来型の数学的な手法で厳密な最適解を求めることは困難になります。特 […]

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 […]

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 […]

近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、多くの分野でその活用が期待されています。しかし、その強力な性能を享受するには、クラウドベースでの運用が主流であり、API利用コストや外部APIへソースコードを送信するこ […]