AI・機械学習・データサイエンス– category –

交互方向乗数法（Alternating Direction Method of Multipliers: ADMM）は、1970年代に提唱され、近年データサイエンスや機械学習の領域で再評価されているアルゴリズムです。大規模な最適化問題を効率的に解くための分散化戦略を用い、現在では並列処理や...

ADASYNは、機械学習におけるクラスの不均衡問題を解消するための技術です。2011年に提案され、現在では多数の研究で採用されています。本記事では、その原理から応用まで詳しく探ります。 【この記事の目次】 ADASYNとは ADASYNの歴史と進化 ADASYNの原理 ...

Adaptive Retrieval-Augmented Generation (RAG)は、大規模な文書から情報を抽出し応答を生成するアプローチで、AIの応答精度や応答時間に革新をもたらす技術として期待されている。ここでは、その仕組みと進化について詳しく紹介。 【この記事の目次】 Ad...

Adaptive Average Pooling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の出力サイズ調整に用いられる技術です。2015年にGoogle Brainチームにより提案され、CNNモデルで画像識別精度を向上させる役割を果たしました。 【この記事の目次...

Adapter Tuningは、大規模な言語モデルをより小さなタスク特化型モデルに効率的に適応させる技術です。この方法論の歴史と、その背後にある機械学習原理を概観します。 【この記事の目次】 Adapter Tuningとは Adapter Tuningの原理 Adapter TuningとFine-...

Adapter Layersは、Transformerベースの自然言語処理モデルが新たなタスクやデータセットに素早く適応する能力を向上させる技術です。近年のデープラーニングにおける重要な進展として注目を集めています。 【この記事の目次】 Adapter Layersとは Adapter...

AdamWは、機械学習モデルの学習過程を改善するための重要な技術です。Adamと同様に勾配の適応性を持つものの、重み係数の正規化にも取り組んでいます。 【この記事の目次】 AdamWとは何か AdamWの歴史 AdamWの仕組み AdamとAdamWの違い まとめ 【AdamWとは...

Adam は、AI・機械学習・データサイエンスに関連する用語で、データサイエンスの現場で日常的に使われるキーワードです。この記事では、Adamの意味・仕組み・活用方法を図解付きでわかりやすく解説します。 【この記事の目次】 Adamとは何か Adamが注目さ...

AdaLoRAは、大規模な言語モデルを特定タスクに適応させる際に必要なパラメータを大幅に削減する手法です。このアプローチは、2023年に登場し、計算資源の制約を抱える環境でも高度な自然言語処理技術を利用可能にしました。 【この記事の目次】 AdaLoRAの...

AdaGrad は、AI・機械学習・データサイエンス分野において欠かせないキーワードのひとつです。本記事ではAdaGradの定義から背景、仕組みや活用方法まで幅広く解説します。 【この記事の目次】 Q. AdaGradとは何ですか？ Q. AdaGradはどんな場面で使われま...