AI・機械学習・データサイエンス– category –

FedNovaは、分散データセット上でのモデル訓練を可能にするフェデレーティッド学習の一種。2018年にMicrosoft Researchによって開発され、他の手法に比べてバッチサイズやローカルスケジュールに対する制約が少ない特徴を持つ。 【この記事の目次】 FedNov...

連合学習（Federated Learning）は、機械学習の分野において、2016年頃から注目を集め始めた技術である。この方法では、大量のユーザーが分散している端末上に個人データを保持し、各端末でローカルなモデルを訓練した後、中央サーバーへとパラメータの平...

2016年にGoogle Brainチームが提唱した聯邦學習算法FedAvgは、ユーザー端末上で機械学習モデルをローカルに訓練し、中央サーバーとデータ共有を行う仕組み。この手法はプライバシー保護やスケーラビリティ向上に貢献。 【この記事の目次】 FedAvgの定義 Fe...

Feature Pyramid Network (FPN)は、現代の機械学習における物体検出のための革新的なアプローチです。2016年に提出され、Microsoftが開発したこの技術は、CNNによる特徴マップを横断的に利用することで、詳細と全体像を統合し、精度向上に貢献しています。...

Feature Storeとは機械学習プロジェクトにおける特徴データを一元管理する重要な技術です。その始まりから現在に至るまでの歴史と、Feastが果たす役割について詳しく見ていきましょう。 【この記事の目次】 Feastの定義と目的 Feastの機能と仕組み Feastの...

Feastはデータサイエンスと機械学習に特化したデータ管理ツールです。2019年にMeta社によって開発が始まり、現在では多くの企業で使用されています。本記事ではFeastの基本概念から高度な利用法までを解説します。 【この記事の目次】 Feastの機能と用途 F...

2019年、アメリカ食品医薬品局(FDA)がAI/ML医療機器の規則を制定し、医療分野における新たな進歩を後押し。この記事ではその背景と意義について掘り下げます。 【この記事の目次】 AI/ML医療機器とは 規制の歴史と意義 安全と効果性 将来展望 まとめ 【AI/...

FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection) は、2019年に登場した効率的な物体検出アルゴリズムです。これは従来の物体検出アプローチを簡略化し、計算コストと推論時間の削減を実現しました。 【この記事の目次】 FCOSとは FCOSの歴史 FCOS...

FCNは、画像処理の最先端技術である。1980年代にCNNが登場してから続く進化の流れの中で、2015年に提出された論文「Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation」により、画像分野での新たな可能性を示した。本記事ではFCNの特徴や仕組み、そ...

FCI（フィールド・コモン・インダケータ）アルゴリズムは、統計的なデータから潜在的な因果関係を推定するための重要な方法論として知られています。1990年代にカナダのトロント大学で開発され、それ以来学術界や産業界で幅広い応用範囲を持っています。 ...