ディープラーニングの応用と詳細（91～120）– ディープラーニングの具体的な応用例と高度な概念を学びます。 –

前回の振り返り：自己教師あり学習の進化 前回は、自己教師あり学習の最新の手法と、その進化について学びました。コントラスト学習やマスク付き自己回帰、BYOL、CLIPなど、ラベルなしデータを活用して効果的に学習する新しい手法が、データ収集のコスト削...

前回の振り返り：ディープラーニングの最新トレンド 前回は、ディープラーニングの世界で注目されている最新の研究テーマについて解説しました。特に、自己教師あり学習、トランスフォーマーモデル、大規模言語モデル、マルチモーダルAI、そして強化学習の...

前回の振り返り：時系列予測 前回は、過去のデータを基に未来の値を予測する時系列予測について学びました。株価や気象予報、需要予測など、多くの分野で使われる時系列予測は、移動平均やARIMAモデルといった従来の手法から、LSTMやトランスフォーマーモ...

前回の振り返り：異常検知 前回は、通常のパターンから逸脱したデータや挙動を検出する手法である異常検知について解説しました。異常検知は、製造業や金融、セキュリティ分野など、様々な場面で活用され、早期に問題の兆候を捉え、適切な対応を可能にする...

前回の振り返り：マルチエージェント強化学習 前回は、マルチエージェント強化学習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）について解説しました。複数のエージェントが同じ環境で相互作用しながら学習を進め、協調や競争の中で最適な行動を見つける...

前回の振り返り：自己注意機構の詳細 前回は、自己注意機構（Self-Attention Mechanism）について解説しました。この機構は、Transformerモデルの中核を成しており、各単語が他の単語との関連性を評価し、重要な情報に「注意」を集中させることで、文脈を...

前回の振り返り：ゼロショット学習 前回は、ゼロショット学習（Zero-Shot Learning, ZSL）について解説しました。ゼロショット学習は、学習データに存在しない未知のクラスに対しても予測ができる手法で、従来の機械学習の枠を超えたアプローチです。画像...

前回の振り返り：メタラーニング 前回は、メタラーニング（Meta-Learning）について解説しました。メタラーニングは「学習方法を学習する」手法であり、モデルが新しいタスクやデータに迅速に適応することを目的としています。メタラーニングは、特定のタ...

前回の振り返り：フェデレーテッドラーニング 前回は、フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）について解説しました。フェデレーテッドラーニングは、データを一か所に集めずに、分散されたデバイスやサーバーでモデルの学習を行う手法です。ユ...

前回の振り返り：エッジAI 前回は、エッジAI（Edge AI）について解説しました。エッジAIは、デバイスそのもの上でAIモデルを実行し、リアルタイムでデータを処理する技術です。クラウドにデータを送る必要がないため、遅延が少なく、プライバシー保護やネ...

前回の振り返り：量子機械学習の基礎 前回は、量子機械学習（Quantum Machine Learning, QML）について解説しました。量子コンピュータの力を使い、従来の機械学習では難しい問題に対して、より短時間で効率的に解を導き出す手法です。特に、金融や医療、...

前回の振り返り：ハードウェアアクセラレーション 前回は、ハードウェアアクセラレーション（Hardware Acceleration）について解説しました。機械学習モデルのトレーニングや推論を高速化するために、GPUやTPUなどの専用ハードウェアを使用する方法を紹介...

前回の振り返り：モデルの軽量化 前回は、モデルの軽量化について解説しました。モバイルデバイスやリソースが限られた環境で機械学習モデルを実行するために、プルーニングや量子化、知識蒸留などの手法を用いて、モデルのサイズや計算負荷を減らす方法を...

前回の振り返り：知識蒸留 前回は、知識蒸留（Knowledge Distillation）について解説しました。大規模なティーチャーモデルから知識をスチューデントモデルに移すことで、リソースが限られた環境でも高精度なモデルを実行する方法を学びました。この手法は...

前回の振り返り：SHAP値とLIME 前回は、機械学習モデルの解釈性を高めるための手法として、SHAP値とLIMEを取り上げました。SHAP値は、各特徴量が予測結果にどれだけ寄与しているかを定量的に示す手法で、モデル全体のグローバル解釈にも、個々の予測に対す...