AI・機械学習・データサイエンス– category –

Aequitasはバイアス低減を目的に開発されたオープンソースツール。データサイエンティストが公平性と透明性の観点からアルゴリズムを評価できるように設計されています。 【この記事の目次】 Aequitasとは Aequitasの機能 Aequitasと他のツールの違い Aequ...

敵対的学習は、機械学習モデルが予測に混乱を与えるように設計されたデータから学習する手法です。1980年代から研究されてきましたが、近年ではディープラーニングの進歩と共に脚光を浴びています。 【この記事の目次】 敵対的学習の定義と目的 敵対的学習...

Adversarial Promptingは、AIモデルが悪意ある入力に対する耐性を高める技術です。2017年に初めて提唱され、近年ではセキュリティや倫理的な観点から注目を集めています。 【この記事の目次】 Adversarial Promptingとは Adversarial Promptingの歴史的背...

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...