AI・機械学習・データサイエンス– category –
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AI・機械学習・データサイエンス
Gloo: 分散学習におけるAPI管理と負荷分散
2018年にEnvoy Proxyが開発したGlooは、分散学習に不可欠な機能を提供し、マイクロサービスアーキテクチャの効率化とスケーラビリティを強力に支えています。ここではGlooの役割と仕組みを詳しく見ていきます。 【この記事の目次】 Glooの基本概念 GlooとE... -
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Global Average Pooling: 機械学習における特徴抽出手法
Global Average Pooling (GAP)は、深層学習モデルで特徴マップから画像クラス分類の入力として使用されるベクトルを生成する技術です。2014年にMicrosoft Researchの研究者が提案し、その後CNNなど様々な応用が進んでいます。 【この記事の目次】 Global A... -
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GLM-4: Zhipu AIによる大規模言語モデル
GLM-4はZhipu AIが開発した大規模な言語モデルであり、中国のテクノロジー企業による人工知能研究の成果を示す重要な一例です。本記事ではその特徴と機能に焦点を当てながら、他の類似技術との比較も視野に入れつつ展開します。 【この記事の目次】 GLM-4... -
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GLaM: Googleの大規模言語モデル
GLaM(Google Language Model)は、大規模な言語モデルとして注目を集めている。同社が開発し、2021年に公開されたこのモデルは、小型から大型までの幅広いスケールのパラメータで学習を行うことが可能だ。この記事では、GLaMの特徴とその背景にある技術的... -
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GitHub Copilot Workspace: プログラミング支援ツール
GitHub CopilotはMicrosoftが開発した、インテリジェントなコード作成補助機能。2021年に登場し、DevOpsとAIの融合を加速させた。本記事では、Copilot Workspaceの概要から仕組みまでを探る。 【この記事の目次】 GitHub Copilotワークスペースとは Copilo... -
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GitHub Copilot Extensions: サードパーティ開発者向け新機能
2022年にGitHubが発表したGitHub Copilot Extensionsは、サードパーティのサービスと統合することでコーディング支援を拡張する。本記事ではその背景から最新動向まで多角的に解説。 【この記事の目次】 GitHub Copilot Extensionsとは GitHub Copilot Ext... -
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GIoU Loss: 目標領域の精度向上に寄与
GIoU Lossは2019年に提出された損失関数であり、物体検出タスクにおける境界ボックス予測精度を向上させる技術として知られています。その背後にはIoU(Intersection over Union)の概念が深く関わっており、IoUから派生したGIoU(Generalized IoU)へと進... -
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GGUF形式:大規模言語モデルのパラメータ最適化
GGUF形式は、大型の言語処理AIに特化したデータフォーマットです。開発者間でモデルを効率的に共有・活用する際に重要な役割を果たします。ここではGGUFが持つ特性と応用について詳しく解説します。 【この記事の目次】 GGUFの定義と特徴 GGUF形式の歴史 G... -
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GGML: グラフィカルな大規模言語モデル開発環境
GGMLは、高度なグラフィックスと視覚的なインタフェースを持つ大規模な機械学習モデルの開発を可能にするプラットフォームです。Hugging Faceが開発したこのツールは、研究者やエンジニアに直感的なインターフェースを通じてAI模型の構築と調整を提供しま... -
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生成AI:AIが創造的なコンテンツ作成を行う技術
生成AIは、深層学習技術を用いて画像やテキストを自動的に生成する能力を持つ。その起源は2015年頃にさかのぼり、近年ではGPTやDALL-Eのような革新的な製品が登場し、ビジネスと文化両面で大きな影響を与えている。 【この記事の目次】 生成AIの定義 生成A...
