ディープラーニングとは？機械学習との違い・使い分け方法・注意点を徹底解説！
AI（人工知能）とともに頻繁に使われる用語に「機械学習」や「ディープラーニング」があります。AIのビジネスへの活用が広まっており、自社でも業務の効率化や生産性の...
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AIの基本知識の記事一覧
メタ学習とは？転移学習との違い・手法の種類・メリット・活用方法を徹底解説！
多くの企業でAI導入のハードルとして、大量の学習データを収集するコストと将来の環境変化への懸念という課題を挙げられるケースが多いようです。メタ学習は、これらの課...
アンサンブル学習とは？仕組みや学習手法、メリット、注意点、有効な分野について徹底解説！
AIモデルにおいて、予測精度は品質を左右する指標です。学習したデータにない情報が提示された際に、AIが正確な予測ができるかどうかが重要なポイントとなっており、A...
Few Shot Learning（フューショット学習）とは？ファインチューニングとの違いや活用分野、手法、失敗しない注意点を解説
近年、機械学習の分野では、大量のデータを必要とする従来の学習方法から、より少ないデータで効率的に学習を進めるFew Shot Learning（フューショット学...
Zero Shot Learning（ゼロショット学習）とは？メリット・デメリット・事業活用事例徹底解説！
近年、AI（人工知能）や機械学習の分野で注目を集めている革新的な手法の一つに、「Zero Shot Learning（ゼロショット学習）」があります。Zero ...
知識蒸留（Knowledge Distillation）とは？メリット・実装方法・選択ポイントを徹底解説！
大規模なAIモデルの導入は、高精度な業務自動化を可能にする一方で、運用コストやリソースの制約が課題となることがあります。知識蒸留（Knowledge Disti...
シンギュラリティとは？いつ起きる？企業に与える影響・対応方法を徹底解説！
AI（人工知能）の導入を検討するときにシンギュラリティという言葉を耳にしたことがあるかもしれません。しかし、具体的な意味、現実への影響はいまいち理解していない方...
基盤モデルとは？新たなAI開発の形？代表11モデル・導入方法・メリット・選び方の重要性について解説
基盤モデルとは、大量のデータで学習されたAIモデルであり、幅広いタスクに対応が可能で、近年は、基盤モデルを用いたAIシステムの開発が進んでいます。 本記事では今...
BIとAIの違いは？ビジネスインテリジェンスにAIを使うメリット・活用事例5選
日々取り扱う膨大かつ複雑なデータの可視化やビジネスの効率化などを目的に、BIツール（ビジネス・インテリジェンスツール）を導入している企業の方も多いのではないでし...
Mixture-of-Agents（MoA）とは？得意分野・メリット・デメリット・プラットフォームを徹底紹介！
MoAは複数のAI（エージェント）を連携させ、それぞれの得意分野を活かして複雑なタスクを協調的に解決するAIアーキテクチャ 単一LLMに比べてパフォーマンス向上...
