AI・機械学習・データサイエンス– category –

AWQ（Activation-aware Quantization）は、深層学習における量子化技法として、特に大規模な言語モデルを軽量化する上で重要な役割を果たしています。ここではAWQの誕生から現在までの流れとその核心的なメカニズムについて解説します。 【この記事の目次...

平均精度(Average Precision)とは、機械学習における検索系タスクやランキング型タスクでのモデル性能を評価する際に使用される重要な指標です。ここではその定義から計算手法、実践的な応用例までを詳しく解説します。 【この記事の目次】 Average Precis...

平均連鎖法は1960年代に登場し、階層型クラスタリングアルゴリズムの一つとして広く利用されています。その特徴と適用範囲について深掘りしていきます。 【この記事の目次】 平均連鎖法とは 平均連鎖法の歴史 平均連鎖法の仕組み 平均連鎖法と単純連結法の...

機械学習では精度と効率性のトレードオフを解決するため、Auxiliary Lossが注目を集めています。この手法は主タスク以外の補助タスクで学習を行い、全体的なモデル性能を高めます。 【この記事の目次】 Auxiliary Lossとは Auxiliary Lossの歴史 仕組みと...

2015年にドイツのマックス・プランck学者ラボが開発したAutoSklearnは、Pythonライブラリであり自動化された機械学習フレームワークです。統計モデルとハイパーパラメータを自動的に最適化し、データサイエンスプロジェクトの生産性向上に寄与しています。...

AutoMLは、データサイエンティストやソフトウェア開発者に機械学習モデルの設計とトレーニングを自動化するためのフレームワーク。2017年にGoogleがCloud AutoMLをリリースし、機械学習へのアクセスを容易にしました。 【この記事の目次】 AutoMLの定義 Au...

AutoKerasは、深層学習モデルを自動生成するPythonライブラリです。2019年にGoogleが開発し、自動機械学習の普及に貢献しました。 【この記事の目次】 AutoKerasとは AutoKerasの歴史 AutoKerasの仕組み AutoKerasとその他の自動機械学習ツール まとめ 【A...

AutoIntは、自動化ソフトウェアと人工知能を組み合わせることで、タスクの効率化や高度な分析を可能にする革新的なツールです。その起源は2010年代後半に遡り、現在ではデータサイエンスにおける重要な役割を果たしています。 【この記事の目次】 AutoInt...

AutoGPTQは、大規模な言語モデルを軽量かつ迅速に実行できるようにする手法として脚光を浴びている。本記事では、その歴史的な背景から最新動向まで、AutoGPTQが抱える多面性を探求します。 【この記事の目次】 AutoGPTQとは何か？ AutoGPTQの技術的背景 A...

Microsoftが提供するAutoGenは、人工知能や機械学習を利用してソフトウェア開発を効率化するための自動生成ツールである。AI技術を利用することで、ユーザーはより少ない手間で高品質なコードやアプリケーションを作成することが可能となる。 【この記事の...