AI・機械学習・データサイエンス– category –

2020年に開発されたDense Passage Retrieval(DPR)は、自然言語処理の分野において問答システムの精度を大幅に向上させた。本記事ではその特徴と仕組みを深掘りし、他の情報検索技術との違いや適用範囲について解説する。 【この記事の目次】 DPRとは何か D...

DPO（Direct Preference Optimization）は、人間の行動や嗜好を分析してパーソナライズされた結果を提供するデータサイエンス技術です。その起源は2010年代初頭にさかのぼり、現在では広範な応用を見ています。 【この記事の目次】 DPOの定義と目的 DPOの...

DP-SGDは、機械学習モデルが個人情報を保護しつつ効果的に学習できるようにする画期的な手法です。この記事では、差分プライバシーの概念やDP-SGDの機能と利点について詳しく解説します。 【この記事の目次】 DP-SGDの基本定義 差分プライバシーの原理 DP-...

DoWhyは因果推論フレームワークとして2018年に登場し、機械学習コミュニティで話題を呼んだ。データサイエンスにおける従属関係と因果関係の違いに着目したこのツールは、確率的因果推論の手法を提供することで差別化を図る。 【この記事の目次】 DoWhyと...

2016年にGoogle DeepMindによって提案されたDouble DQNは、深層強化学習における性能向上を実現する手法として注目を集めています。この記事では、その基本概念から改良点まで詳しく解説します。 【この記事の目次】 Deep Q Networkの問題点 改良点: Doubl...

ドロップアウトは2014年に発表され、深層学習モデルの性能向上に貢献した。神経ネットワークにおける過学習を解消する効果的な手法として広く採用されている。 【この記事の目次】 ドロップアウトとは ドロップアウトの歴史 ドロップアウトの仕組み ドロッ...

DoRA（Weight-Decomposed LoRA）は、深層学習モデルにおけるパラメータ効率性を向上させる手法として近年脚光を浴びています。この記事では、その背景と具体的な機能について掘り下げていきます。 【この記事の目次】 DoRAの定義 DoRAの起源と歴史 DoRAの...

DoRA（Data and Organization Readiness Assessment）は、企業がビッグデータとAIを活用するための準備度評価手法です。2010年代初頭に誕生し、その後様々な業界で採用され続けています。本記事では、その基本概念から最新動向までを解説します。 【この記...

ドパミンは生物学的なリワードシグナルとして知られ、人間の行動と学習に影響を及ぼす。人工知能や機械学習分野では、ドパミンモデルがアーキテクチャの設計や性能改善に役立つことから注目を集めている。 【この記事の目次】 ドパミンとは何か 神経科学に...

2023年にDatabricksが開発したDollyは、大規模な分散データ処理環境においてデータパイプラインの作成とメンテナンスを容易にする重要な技術です。この記事では、Dollyの特徴やその背後にあるコンセプトについて詳しく解説します。 【この記事の目次】 Dol...