AI・機械学習・データサイエンス– category –

EVAはViT（Vision Transformer）の変種であり、近年画像認識における注目を浴びているモデルです。本記事では、その特徴、進化経緯、そして他の深層学習アーキテクチャとの違いについて解説します。 【この記事の目次】 EVAの定義と起源 EVAの仕組み EVAと...

EU AI Actは、AIの安全性と倫理性を追求し、技術革新と共存を目指す画期的な立法です。この記事では、その概要から具体的な内容までを紹介します。 【この記事の目次】 EU AI Actとは何か 規制の歴史と背景 EU AI Actの仕組み EU AI ActとGDPR まとめ 【EU...

EU AI法は、欧州連合が策定する人工知能関連法制で、2023年をめどに施行予定。この法律の目的と背景を探り、それによって引き起こされる影響について詳しく紹介します。 【この記事の目次】 EU AI法の目的 EU AI法と現行規制 EU AI法の適用範囲 EU AI法施...

1960年代、ロンドン銀行が開発した世界初の商用AIERNIE（Electronic Random Noise Indicator Equipment）は、当時の金融業界で大きな革新を起こしました。ERNIEは独自の乱数生成器により抽選を行うことで頭角を現し、その後のAI技術の進化に多大な影響を与...

Equinoxは、機械学習の文脈において、予測モデルと実際の結果との間の誤差を最小限に抑えるための重要な概念です。この記事では、Equinoxの定義から歴史的背景、その役割や仕組みまで詳しく解説します。 【この記事の目次】 Equinoxとは Equinoxの歴史 Equ...

エントロピーは情報理論における重要な概念であり、機械学習では予測の確実性を示す指標として広く用いられる。この記事では、その定義や歴史、現状での役割について解説する。 【この記事の目次】 エントロピーとは 歴史的背景 機械学習における機能 エン...

Entity Embeddingは、機械学習や自然言語処理において特徴量エンジンとして機能します。文字列データを高次元空間内の点として表現することで、類似性の判別を可能とし、2015年頃から研究開発が活発化しています。 【この記事の目次】 Entity Embeddingの...

エンティティリンキングとは、テキスト内の名詞や固有表現をその本来の意味を持つデータベース内の概念と結びつける技術で、情報検索や自然言語処理において重要な役割を果たしています。この記事では、その基礎から最新動向までを解説します。 【この記事...

エンサンブルリトリーバルとは、マシンラーニングにおける多数のモデルから最も適切な情報を抽出する技術。1980年代に発展し、現代では自然言語処理（NLP）や検索エンジンなどでの性能向上に寄与している。 【この記事の目次】 エンサンブルリトリーバルの...

特徴量エンジニアリングは、機械学習モデルのパフォーマンスを大幅に改善するための重要なプロセスで、近年では、この分野における高度な技術的な知見が競争力を高めている。データサイエンティストたちは、複雑なパターンを見つけ出し、有用な情報を抽出...