AI・機械学習・データサイエンス– category –

Agentlessアプローチは、ソフトウェアやシステムを制御するための代理プログラムが不要であることを特徴とする。この手法は、ネットワークセキュリティやITインフラストラクチャの監視など、様々な分野で見られるようになった。 【この記事の目次】 Agentl...

アジェンティックRAGは、ユーザーの代わりにオンライン上の情報を検索し、解釈する人工知能の一種です。2019年にGoogleが発表した「LangChain」技術を基盤としています。 【この記事の目次】 Agentic RAGとは 技術的背景 アジェンティックRAGの利点 他のAI...

AgentGPTは、人間のような対話能力を持つ最新のAIアシスタントです。その背後にある技術と、なぜこの分野で注目を集めているのかを詳しく解説します。 【この記事の目次】 AgentGPTの概要 AgentGPTの歴史 AgentGPTの内部構造 AgentGPTと他の製品の比較 ま...

AgentBenchは2021年に登場し、マルチエージェントシステムのパフォーマンスを効果的に評価するためのツールとして開発された。この記事では、AgentBenchの基本的な機能と特徴、その進化過程における位置づけについて概観するとともに、他の評価フレームワ...

Agent57は、DeepMindが開発した強化学習ベースの人工知能システムで、2021年には人間の達人に匹敵するレベルを示しました。この記事では、その特徴と進展を解剖し、現在のAI研究における位置づけを探ります。 【この記事の目次】 Agent57とは何か Agent57...

AFMは、人工知能分野において注目を集めている注意力強調モデルです。その起源と進化を追って、現在の研究動向と応用可能性を探ります。 【この記事の目次】 AFMとは AFMの構造と機能 AFMの応用 AFMと他のモデルの比較 まとめ 【AFMとは】 AFMは、深層学習...

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...