AI・機械学習・データサイエンス– category –

BERT Fine-tuningは、深層学習におけるTransformerアーキテクチャを活用した自然言語処理(NLP)の性能向上に大きく寄与する技術です。この記事では、BERT Fine-tuningの起源から最新の応用までについて解説します。 【この記事の目次】 Transformerモデルと...

BERT Featuresは、Transformerアーキテクチャに基づく自然言語処理(NLP)における重要な概念。その特徴量を用いて高度なタスク対応力を発揮する一方で、計算資源の制約も考慮せねばならない。 【この記事の目次】 BERT Featuresとは BERT Featuresの歴史 BE...

cl-tohokuが開発した日本語BERTは、従来の外国語モデルに比べて優れた性能を示す。この記事では、その特徴や進化の過程、実際の応用事例について詳しく解説します。 【この記事の目次】 cl-tohokuによる開発経緯 日本語BERTの仕組み 他の自然言語モデルと...

BentoMLは、機械学習モデルを効率的にパッケージ化し、共有、デプロイするためのツールキット。開発者の生産性向上を目指す2019年に誕生したオープンソースプロジェクトで、TensorFlowやPyTorchといった主要フレームワークとの親和性が高く評価されている...

ベクトルデータベースとは、AIや機械学習分野で使用される高性能な情報検索テクノロジーです。従来のデータベースと異なる点は、文字列や数値といった定量化されたデータではなく、ベクトルとして表現可能な情報を効率的に取り扱えることです。近年、自然...

ベクトル表現は、自然言語プロセシングにおける重要な役割を果たす技術であり、文や単語の意味を数値化することでマシンが理解可能な形に変換する。1980年代から研究が進められ、近年では深層学習の発展と共に新たな可能性が広がっている。 【この記事の目...

ベイズ情報量規準(Bayesian Information Criterion, BIC)は、1970年代にGideon E. Schwarzによって提唱された統計的手法。モデルの複雑さとデータ適合性をバランスよく考慮し、最適なモデルを選択するための指標として広く用いられる。この記事ではBICの背...

ベイズ推定は、18世紀に統計学者トーマス・ベイズが提唱した理論を基盤とする。現在では機械学習やデータサイエンスで広く利用され、事後確率に基づいた予測モデルの構築に重要な役割を果たす。 【この記事の目次】 ベイズ推定とは ベイズ推定の歴史 ベイ...

BEiTとは、ビジュアル情報と言語表現の統合を目指し開発された技術です。2021年にはモスクワ大学によって発表され、その後さまざまな応用研究で脚光を浴びました。 【この記事の目次】 BEiTの定義 BEiTの歴史 BEiTの仕組み BEiTと他の技術との比較 まとめ ...

2021年に発表されたBEIR Benchmarkは、情報検索システムや情報抽取のための新しい評価フレームワークを提供し、機械学習コミュニティにおいて注目を集めている。この記事では、BEIRの構築背景から最新動向まで、その全貌に迫る。 【この記事の目次】 BEIR...