AI・機械学習・データサイエンス– category –

BGE（Better Language Model Exploration）は、2021年に登場したBERTやGPTのような従来型Transformerモデルに対抗するための最新鋭技術だ。自然言語処理において、より効率的で高性能な計算方法を提案し、大規模データセットでのトレーニングを可能にした...

BFCL（Backtracking Forward-checking Local search）は、1980年代にAI分野で開発された制約充足問題を解くアルゴリズムです。当初は古典的なコンピュータ向けでしたが、近年量子計算の進歩と共に新しい適用範囲が広がっています。 【この記事の目次】 BFC...

BF16（Bfloat16）は、AIと機械学習分野において浮動小数点演算のパフォーマンスを向上させる重要な技術です。2018年にIntelによって提案され、迅速に業界標準となりました。 【この記事の目次】 BF16とは BF16の歴史と背景 BF16の仕組み BF16と他の浮動小...

ベストオブNサンプリングは、機械学習モデルのパフォーマンスを評価するための手法として2010年代後半から注目を集めている。このテクニックは、複数の推論結果から最高のものを選ぶことで、大規模なモデルやデータセットでの予測精度向上に効果的。 【こ...

19世紀後半にヨハン・ベルヌーイの統計理論を基盤とし、20世紀後半にエドワード・ジェファリーズらによって発展したベイズ推定法。現代では主にテキスト分析や自然言語処理において、単語頻度からクラス分類を行う簡潔なアルゴリズムとして利用される。 【...

ベルヌーイ分布は、データサイエンスと機械学習における重要な確率モデルです。17世紀後半にスイス数学者ジャン・ベルヌーイによって提唱されたこの分布は、成功か失敗という二値結果をもつ実験の頻度分布を解析するのに役立ちます。 【この記事の目次】 ...

ベルマン方程式は、強化学習における重要な概念であり、1950年代にラリー・ベルマンによって提唱されました。この記事では、ベルマン方程式の定義から、その役割と適用範囲について詳しく解説します。 【この記事の目次】 ベルマン方程式とは ベルマン方程...

BERTScoreは、2019年に発表された自然言文生成と機械翻訳の性能評価に特化した指標である。この記事では、その誕生背景や特徴的な仕組みを解き明かし、他の類似度評価方法との比較を通じて、BERTScoreが持つ独自性と利点を探る。 【この記事の目次】 BERTS...

BERT4Recは、検索エンジンやオンラインショッピングサイトなどで見かけるおすすめアイテムを生成するリコメンデーションシステムの新しいアプローチです。2018年にGoogleが発表したTransformerベースの自然言語処理モデルBERTから派生し、ユーザーと商品間...

2018年にGoogleが発表したBERTは、自然言語処理における事前学習技術として飛躍的な進歩をもたらしました。この記事では、Transformerアーキテクチャに基づくBERT pre-trainingの特徴とその影響について詳しく解説します。 【この記事の目次】 Transformer...