AI・機械学習・データサイエンス– category –

FunctionMessageは、APIやサービス間での機能呼び出しにおいて重要な役割を果たす。この記事では、その仕組みと利用シーンについて詳しく解説する。 【この記事の目次】 FunctionMessageの定義と構造 FunctionMessageの歴史と発展 関連技術との比較 実践的...

Function Callingは、AIやデータサイエンスアプリケーションにおける重要な概念で、ソフトウェアがAPIを介して他のシステムの機能を呼び出す仕組みです。この記事ではその原理から応用までを詳しく解説します。 【この記事の目次】 Function Callingとは F...

富士通が開発した多機能型大規模AIモデル。日本語処理に特化し、文書要約や会話応答などのタスクに対応する。2019年の登場以来、自然言語処理技術の進歩とともに成長を続けている。 【この記事の目次】 Fujitsu Takaneとは 進化の歴史 特徴と仕組み 他のモ...

協調フィルタリングは、1990年代初頭にインターネット上で人気化した推薦システムの手法です。この技術は、過去に同様な行動を示したユーザーが好みを共有していると仮定し、個々のユーザーに対する商品や情報の推奨を行います。 【この記事の目次】 協調...

機械学習プロジェクトにおいて、一度に大量のデータを効率的に管理し、必要な特徴量を素早く取り出すための重要なコンポーネントとして知られるフィーチャーストア。近年、高度な分析と迅速な意思決定を支えるデータサイエンスの中心的な役割を果たしてい...

フェデレーテッドラーニングは、機械学習モデルをローカル環境で訓練する方法として注目を集めています。各エンドポイントが独自のデータセットを持つ場合でも、全体的なパフォーマンス向上に貢献しつつプライバシー保護と通信負荷軽減を実現します。 【こ...

ファインチューニングとは、予め汎用的なタスクを学習した大規模なモデルに特定の目的への適応を施す手法。近年、AIと機械学習で話題となり、専門分野における精度向上に大きな役割を果たしています。 【この記事の目次】 ファインチューニングとは ファイ...

FSDP（Fully Sharded Data Parallel）は、近年の大規模な機械学習モデル開発において重要な役割を果たすデータ並列処理の一種です。本記事では、その概念や仕組みから実際の活用例まで幅広く解説します。 【この記事の目次】 FSDPとは何か FSDPの歴史的背...

Federated Sharding for Data Parallelism (FSDP)は、効率的な大規模モデル学習に焦点を当てた技術で、PyTorch 1.10から導入されました。この記事では、FSDPの背景、機能、および最新の応用事例について詳しく説明します。 【この記事の目次】 FSDPとは何...

Friedman検定は、1940年代にミルトン・フリードマンによって開発された統計手法で、非パラメトリックな方法論として知られる。この検定は主に、複数の関連するグループ間で同じ変数が異なる条件下での影響力の相対的な重要性を評価することに用いられ、現...