AI・機械学習・データサイエンス– category –

3x3 Conv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(CNN)において広く使用される小さなフィルタです。2014年のImageNetコンテストで入賞したGoogLeNetが注目を浴びてから、研究者たちの間で定着しました。 【この記事の目次】 3x3 Con...

3D Gaussian Splattingは、リアルタイムの三次元物体表現を可能にする先端技術。深度学習とレンダリング技法の融合により、視覚認識やVR/AR分野で注目を集めている。 【この記事の目次】 基本概念 技術的背景 比較検討 応用と展開 まとめ 【基本概念】 3D ...

3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D-CNN)は、画像処理から動画解析まで幅広い応用を持つ技術です。1980年代にCNNが登場し、2010年代には3D-CNNの研究開発が始まりました。この記事ではその仕組みと活用事例を紹介します。 【この記事の目次】 3D-CNN ...

「3D物体認識ってどういう意味？」「他の用語とどう違うの？」こういった疑問を持つ方に向けて、3D物体認識の基礎からポイントまでQ&A形式でまとめました。 【この記事の目次】 3D物体認識の概要 3D物体認識が生まれた背景 3D物体認識の仕組み 3D物体認識...

1x1畳み込み（Conv）は、Deep Learningにおける畳込みニューラルネットワーク(CNN)の一部として使用される小さなフィルタ。その起源と進化とともに、最近では高速な特徴マッピングやモデル軽量化に重要な役割を果たすようになってきた。 【この記事の目次...

2020年に発表された01-AI Yi Lightningは、高性能GPUと大規模データセットを活用した深度学習に焦点を当てた次世代のAIエンジンです。この記事ではその開発背景、技術的特徴、現状の展開について解説します。 【この記事の目次】 01-AI Yi Lightningの基本...

深層学習（ディープラーニング、Deep Learning）は、ニューラルネットワークの層を深く重ねることで従来の機械学習では手に負えなかった画像・音声・自然言語の問題を一気に解けるようにした技術です。2012年のImageNetコンペでアレックス・クリジェフスキ...

機械学習（Machine Learning、ML）は、明示的なルールを書く代わりに大量のデータからパターンを抽出してタスクをこなす技術の総称です。1959年にIBMのアーサー・サミュエルが造語したと言われており、長い研究の蓄積を経て2010年代以降のディープラーニン...

Constitutional AI（憲法的AI）は、機械学習と人間中心設計が融合し、自己調整能力を持つ新しいタイプの人工知能です。この記事では、その概念の背後にある歴史、技術的背景、そして現状を詳しく解剖します。 【この記事の目次】 Constitutional AIの定義 ...

DPOは、ユーザーや組織の目的に合わせた行動推奨を行う機械学習技法です。1980年代から研究が進み、2010年代後半には企業でも広く採用されるようになりました。 【この記事の目次】 直接選好最適化とは DPOの起源と進化 DPOの内部構造 DPOと他の最適化手法...