AI・機械学習・データサイエンス– category –

Algorithm-of-Thoughtは、人間の思考パターンをデータとコードに翻訳するためのフレームワークです。2015年頃から研究開発が進められ、AIとヒューマンインテLLIGENCEの統合を目指す試みとして注目を集めています。 【この記事の目次】 Algorithm-of-Though...

2012年のImageNet Large Scale Visual Recognition Challengeで優勝したAlexNetは、デプスラーニング技術の発展に大きく貢献しました。このモデルは従来のConvolutional Neural Network (CNN) の枠組みを改良し、GPUを利用することで高速化とパフォーマン...

Atari Learning Environment (ALE)は、1980年代の代表的コンソールゲームから最新の機械学習研究に繋がる架け橋を提供。このソフトウェア環境は、AIシステムに対してレトロなビデオゲームを用いた評価と改善を行いやすいよう設計されています。 【この記事...

2018年に登場したPythonライブラリ、Albumentationsは、コンピュータービジョンでのデータ拡張に革命をもたらした。高速で使いやすいインターフェースが特徴で、機械学習モデルの性能向上に貢献している。本記事ではその概要から最新動向までを紹介する。 ...

2019年にSOTAを更新したALBERT（A Lite BERT）は、Transformerベースの自然言語処理モデルの進化を象徴する存在。この記事では、その起源から高度な機能までを探求し、最先端のNLP技術を理解します。 【この記事の目次】 ALBERTの起源と特徴 ALBERTとその...

AIツールユースとは、人工知能を様々なシーンで活用し、業務効率化や新たな価値創造に寄与する概念である。この記事では、AIツールの特性とその実践的な利用方法について詳しく探求する。 【この記事の目次】 AIツールユースとは AIツールユースの歴史 AI...

AIが急速に普及するにつれ、それ自体や利用者の保護に対するセキュリティ問題も増大している。本記事ではAIの安全性を確保するための戦略や最新動向を探る。 【この記事の目次】 AIセキュリティの定義 AIセキュリティの歴史と進化 AIセキュリティの仕組み ...

2010年代以降、人工知能（AI）技術の進化に伴い、データ漏洩やプライバシー侵害などの問題が顕在化。AIリスク管理はこれらの脅威を最小限に抑えるために開発されたフレームワーク。本記事では、その概念と応用事例について詳しく説明。 【この記事の目次】...

Apache Airflowは、MLOps（機械学習とDevOpsの統合）における効率的なデータパイプライン作成と実行に欠かせないツールです。その進化と特長を詳細に解説します。 【この記事の目次】 Airflow MLOpsとは Airflow MLOpsの歴史 Airflow MLOpsの仕組み Airflo...

AIPW（Augmented IPW）は、因果推論における効果推定を向上させる手法として注目を集めています。2000年代半ばに統計学界で発展し、近年では機械学習と組み合わせて応用範囲が広がっています。 【この記事の目次】 AIPWの定義 AIPWの歴史 AIPWの仕組み AIP...