AI・機械学習・データサイエンス– category –

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...

Activation Engineeringは、人工知能モデルの実際の動作環境と予期される最適な性能を調和させる技法です。近年、機械学習モデルの効率化や信頼性強化に大きな役割を果たすようになり、産業界で注目を集めています。 【この記事の目次】 Activation Engine...

Activation Checkpointingは、深層学習モデルのトレーニングプロセスにおける重要な手法です。特定の時点でのモデル状態を保存することで、エラー修正や長時間学習時の中断と再開が可能になります。本記事では、このテクノロジーの歴史的背景から最新動向...

ACMEはDeepMindが開発した深層強化学習アルゴリズムであり、大規模なマルチエージェント環境でのスケーラビリティを追求。このフレームワークは、機械学習コミュニティで広く活用され、複雑な問題解決に貢献しています。 【この記事の目次】 ACMEの概要 AC...

Accuracyは、AIやデータサイエンスにおいて欠かせない評価指標であり、そのモデルがタスクを正確に予測する能力を数値化します。この記事では、Accuracyの概念と歴史、そして現代における重要性について詳しく掘り下げます。 【この記事の目次】 Accuracy...

Accelerateは、機械学習モデルのパフォーマンスを最適化するためのフレームワークです。特に、計算リソースが限られている環境でも、高速な推論やトレーニングを実現します。 【この記事の目次】 Accelerateとは 仕組み 比較: Accelerateと他のフレームワ...