AI・機械学習・データサイエンス– category –

F1スコアは、情報検索や機械学習において重要な指標として使用される。正解率と再現率の調和平均を表し、両者のバランスを評価するためのツールとして、特に分類問題に用いられる。その概念は1960年代から存在したが、近年のデータサイエンスではさらに広...

F-beta スコアは、情報検索や機械学習モデルの性能を定量的に評価するための重要な指標です。1970年代に産声を上げたこのスコアは、今も進化し続けています。 【この記事の目次】 F-beta スコアの定義 F-beta スコアの歴史 F-beta スコアの仕組み F-beta ...

LLM（大規模言語モデル）による情報漏洩を引き起こす Extraction Attack とは何か。この記事では、その攻撃手法の原理や防御策について深堀りします。 【この記事の目次】 Extraction Attackの定義 Extraction Attackの背景 Extraction Attackの仕組み 防...

Extra Trees（ランダムな深い森林）は、2014年にガスパー・バービエによって考案された機械学習アルゴリズム。ランダムフォレストの改良版で、予測精度を向上させるために決定木がより深くなる特徴を持つ。 【この記事の目次】 Extra Treesの定義 Extra Tr...

XAIは、人工知能がなぜ特定の決定を下すのか人間に理解可能にする技術群です。この概念は2016年のダボス会議で提起され、その後急速に発展しました。本記事ではその進化と今後の可能性を探ります。 【この記事の目次】 XAIの定義とは XAIの技術進歩と課題 ...

Expert Routingは、機械学習とネットワーク管理が融合した技術です。ネットワークトラフィックを効率的に管理するためのアルゴリズムとして注目を集め、近年ではAI技術の発展とともに高度な戦略立案が可能となっています。 【この記事の目次】 Expert Rout...

Expert parallelismは、AIやデータサイエンスにおいて、複雑なタスクを高速に解くために開発された高度な並行処理手法。1980年代のスーパーコンピュータの登場とともに始まったこの技術は、現代ではGPUやTPUなどの専用ハードウェアと密接につながっていま...

Expert Choiceは、意思決定支援システムとして1980年代後半に誕生し、今日ではデータサイエンスと機械学習における重要なツールとなっています。本記事ではその歴史や現在の役割を解説します。 【この記事の目次】 Expert Choiceの定義 Expert Choiceの進...

ExLlamaV2は、以前のバージョンに比べてパフォーマンスと効率が向上した大規模な言語処理システムである。開発者の目指すところや技術的背景を解説し、その可能性を探る。 【この記事の目次】 ExLlamaV2の概要 ExLlamaV2の歴史 ExLlamaV2の仕組み ExLlamaV...

ExLlamaは大規模な自立型言語モデルであり、LLaMAとその改良版であるLlavaの機能を引き継いでいます。独自性と技術的な進化を追求した開発者は、オープンソースコミュニティを通じて広範な利用者に恩恵を与えようとしている。 【この記事の目次】 ExLlama...