AI・機械学習・データサイエンス– category –

19世紀後半にフランスの数学者ジャン・ルイ・ガスパール・ディリクレが提案した統計的モデル。機械学習やデータサイエンス分野で、複数のカテゴリー間の関係性を表現しやすい特長がある。 【この記事の目次】 確率分布の定義と特性 機械学習での応用事例 ...

Deformable DETRは、2021年に提出された物体検出手法であり、従来のDETRアーキテクチャを改良して効率と精度を高めた。本記事ではその背景から最新動向までを詳しく解説する。 【この記事の目次】 Deformable DETRの基本概念 デフォームサンプリングの仕組...

Deformable Convolutional Network（Deformable Conv）は、物体検出におけるアノマリーハンドリングに特化した手法で、2017年に提出されました。この技術は従来のConvolutional Neural Networks (CNN) による定型的なフィルタリングを改善し、動的形状適応...

AWSが提供するDeequは、機械学習プロジェクトにおけるデータ品質を確保しやすくするためのPythonライブラリである。2017年に公開されて以来、多くの開発者が利用している。この記事では、Deequの機能とその活用法について詳しく解説する。 【この記事の目...

DeepSpeed ZeRO-Infinityは、Microsoftが開発したAIモデルのトレーニングを効率化するフレームワークで、特筆すべき大規模モデルの並列処理能力とメモリ使用量削減に優れています。ここではその仕組みや応用範囲について掘り下げます。 【この記事の目次】...

DeepSpeed ZeRO-3はMicrosoftが開発したAIモデルトレーニングにおけるメモリ効率化技術。特に大規模なモデルの並列処理能力を向上させ、分散学習環境でのオーバーヘッド低減に寄与。この記事ではZeRO-3の仕組みと進化過程について概観し、その特徴と競合技...

Microsoftが開発したDeepSpeed ZeROは、大規模な言語モデルや機械学習モデルを効率的にトレーニングするための革新的なアプローチです。ZeROはZero Redundancy Optimizerの略で、分散処理とメモリ管理技術が組み合わさり、GPUメモリの使用量を最適化します...

DeepSpeed MoE（Model Parallelism Extension）は、Microsoftによって開発された深度学習フレームワーク DeepSpeed の機能拡張として2021年に登場し、モーションモデルのパラレル性と効率的な分散処理を可能にした。この記事では、その技術的背景や性能向...

DeepSeekシリーズは、近年急速に進化したAI技術を反映する最先端のデータ分析ツールです。2018年に発表されて以来、幅広い業界でその性能と柔軟性が認められつつあります。 【この記事の目次】 DeepSeekシリーズとは DeepSeekの開発背景 DeepSeekの動作原...

DeepSeek-V3は、2021年に発表された機械学習アルゴリズムを改良し、高性能なデータ処理能力を有する最新版です。本記事ではその仕組みや特徴について深く掘り下げます。 【この記事の目次】 DeepSeek-V3の構造と原理 DeepSeek-V3の利用状況 DeepSeek-V3の...