AI・機械学習・データサイエンス– category –

訓練データは、AIや機械学習の世界における鍵となる要素です。過去の経験をもとに学習モデルが能力を磨き上げるためには、大量かつ質の高いデータが必要となります。ここでは、その重要性と役割について深く掘り下げていきます。 【この記事の目次】 訓練...

DDPMとは画像生成や不純物除去における機械学習モデルです。2015年のVAEから発展したDenoising Diffusionが基盤となり、2020年頃に確立しました。本記事ではその概要と進化を解説します。 【この記事の目次】 DDPMの仕組み DDPMの構造と特徴 DDPMとの比較 ...

DDPGは2015年に提案された強化学習手法で、連続制御タスク向けに設計され、実世界の複雑な問題解決に威力を発揮。ここではその特徴や応用例について詳しく紹介します。 【この記事の目次】 DDPGの定義 アルゴリズムの背景 実装のポイント 他の手法との比較...

DDIM（Denoising Diffusion Implicit Models）は、2019年に発表されたディフィュージョンモデルの一種で、機械学習分野において画像生成や自然言語処理などに幅広く応用されています。本記事では、このモデルの特徴とその役割を詳しく解説します。 【この...

DCN（Deep & Cross Network）は、機械学習における特徴量エンジニアリングを自動化するモデルとして登場し、広範なアプリケーションで実績を残しています。ここでは、その基本的な概念から、どのように機能するのか、そして他の手法とどう比較されるべきか...

DBSCANは密度に基づくクラスタリング手法で、1996年に被験者データの分析に使われ始めた。非対称性や異常値への耐性を持つことで知られ、従来のK-meansと比べて多様な形状のクラスターを形成できる。 【この記事の目次】 DBSCANの定義 DBSCANの機能 アルゴ...

2021年に発表されたDatasheets for Datasetsは、機械学習モデル開発におけるデータセットの透明性と追跡可能性を高める手法として注目を集めました。本記事では、この概念の背景、目的、そして今後の展開について詳しく解説します。 【この記事の目次】 Da...

Datafoldは、GitHubを経て2019年に創業されました。主にSalesforceやStripeといったクラウドベースのビジネスアプリケーション向けに、データの一貫性と正確さを維持するためのソリューションを提供します。本記事では、その機能、仕組み、および競合製品...

Databricks Notebooksは、データ解析と機械学習を加速するクラウドネイティブなプラットフォームです。Apache Sparkに最適化され、PythonやSQLなどを含む多種多様のプログラミング言語に対応しています。 【この記事の目次】 Databricks Notebooksとは Dat...

Databricks Feature Storeは、2013年に設立されたデータ分析プラットフォーム企業Databricksが提供する機械学習向けサービスです。このストアは、モデルのトレーニングとデプロイメント時の特徴量管理を簡素化し、一貫性のある機械学習パイプラインを構築...