AI・機械学習・データサイエンス– category –

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...

Adafactorは、大規模な深層学習モデルに対して非常に効果的な最適化アルゴリズムとして開発された。2018年頃から研究者コミュニティで注目を集め、特にTransformerアーキテクチャの訓練に優れた性能を発揮している。 【この記事の目次】 Adafactorの定義と...

1995年にYoav FreundとRobert Schapireによって提唱されたAdaBoostは、強化学習における重要な手法として知られる。確率的近似法を用いた機械学習理論に基づき、多数の弱い推定器から強い推定器を作り出すことで高い精度を達成する。 【この記事の目次】 A...

Ada 002は、1983年に誕生したプログラミング言語Adaの一部として開発され、組み込みシステムでの安全性と効率性を追求するための重要な評価フレームワークです。この記事では、Ada 002の歴史的な背景から最新の進展までを解き明かします。 【この記事の目...

Actor-Criticモデル 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、Actor-Criticモデルの意味・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...

Actor-Criticは強化学習において、アクタとクリティックという双方向フィードバック構造を用いた手法です。1980年代に生まれ、現在ではDeep Reinforcement Learningで中心的な役割を果たしています。 【この記事の目次】 Actor-Criticの概念 Actor-Critic...