AI・機械学習・データサイエンス– category –

2013年にMITのグループによって初めて報告された敵対的サンプルとは、深層学習モデルを誤認識に誘導するための手作りデータです。この手法はAIの安全性と信頼性を脅かす一方で、セキュリティ技術開発にも貢献しています。 【この記事の目次】 敵対的サンプ...

Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、文脈に基づいた自然言語処理技術を進化させる重要な要素です。この記事では、その背景と展開について概観します。 【この記事の目次】 Advanced RAGの定義 RAGの歴史的背景 RAGの内部仕組み RAGと従来手...

Adobe Podcast Enhanceは、Adobeのクラウドサービスを通じて音声データを分析・処理し、高品質なオーディオファイルを作成する機能です。本記事ではその技術的背景や実装方法について詳しく解説します。 【この記事の目次】 Adobe Podcast Enhanceの概要 ...

交互方向乗数法（Alternating Direction Method of Multipliers: ADMM）は、1970年代に提唱され、近年データサイエンスや機械学習の領域で再評価されているアルゴリズムです。大規模な最適化問題を効率的に解くための分散化戦略を用い、現在では並列処理や...

ADASYNは、機械学習におけるクラスの不均衡問題を解消するための技術です。2011年に提案され、現在では多数の研究で採用されています。本記事では、その原理から応用まで詳しく探ります。 【この記事の目次】 ADASYNとは ADASYNの歴史と進化 ADASYNの原理 ...

Adaptive Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模な文書から情報を抽出し応答を生成するアプローチで、AIの応答精度や応答時間に革新をもたらす技術として期待されている。ここでは、その仕組みと進化について詳しく紹介。 【この記事の目次】 Ad...

Adaptive Average Poolingは、ディープラーニングにおける畳み込みニューラルネットワークの出力サイズ調整に用いられる技術です。2015年にGoogle Brainチームにより提案され、CNNモデルで画像識別精度を向上させる役割を果たしました。 【この記事の目次...

Adapter Tuningは、大規模な言語モデルをより小さなタスク特化型モデルに効率的に適応させる技術です。この方法論の歴史と、その背後にある機械学習原理を概観します。 【この記事の目次】 Adapter Tuningとは Adapter Tuningの原理 Adapter TuningとFine-...

Adapter Layersは、Transformerベースの自然言語処理モデルが新たなタスクやデータセットに素早く適応する能力を向上させる技術です。近年のデープラーニングにおける重要な進展として注目を集めています。 【この記事の目次】 Adapter Layersとは Adapter...

AdamWは、機械学習モデルの学習過程を改善するための重要な技術です。Adamと同様に勾配の適応性を持つものの、重み係数の正規化にも取り組んでいます。 【この記事の目次】 AdamWとは何か AdamWの歴史 AdamWの仕組み AdamとAdamWの違い まとめ 【AdamWとは...