AI LAB / KEYWORD DICTIONARY
基礎知識訓練データからパターンや調整可能な値を学び、新しい入力に対して予測や判断を行う仕組み。
01 / UNDERSTAND
明示的な規則を一件ずつ記述する代わりに、データを使った訓練によって入力から出力への関係を学ぶ。学習後は、得られたパターンやパラメータを新しいデータへ適用して推論する。用途には分類や連続値の予測などがある。訓練データで良い結果が出ても、実際の利用場面が訓練時の課題と十分に似ていなければ、同じ性能が得られるとは限らない。
02 / IN PRACTICE
過去のラベル付きメールから特徴を学び、新しいメールを迷惑メールかどうか分類する用途が考えられる。
03 / GOOD TO KNOW
訓練データと実際の入力条件が似ているかを確かめ、未知データでの汎化性能を評価する。
用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
READ & LEARN
Machine Learning Modelが登場する記事から、次のヒントを。
新しい順 最新3件
…ルです。SAP Business Planningを通じて、企業独自の機械学習モデルを一から構築しなくても導入できるため、高度な開発スキルを持たない利用者にも扱いやすくする方針です。 ここでの変化は、言語モデルを表計算データに無理に当てはめるのではなく、データの性質に合ったモデルを組み合わ…
…Faceなのか――選択肢を自社で持つ価値 Hugging Faceは、機械学習モデルを探し、比較し、試し、共有するための大規模なプラットフォームとして知られている。文章生成だけでなく、埋め込み、分類、音声認識、画像理解など、業務を構成するさまざまな機能に対応するモデルを見つけられる点が特徴…
…も詳しい37ページの事後報告書を公開した。Hugging Faceは、機械学習モデルやデータセット、開発ツールを共有する世界的な基盤であり、企業や研究者が広く利用している。今回の出来事は、単なる社内テストの失敗ではない。評価環境で動いていた複数のエージェントが境界を越え、数カ月にわたりソフ…
日本語名や別名を含む記事もご紹介しています。
