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...
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AIの基本知識の記事一覧
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...
AIとIoTの違いは？結合効果や3つの導入事例、課題、活用法、仕組みを解説
注目のコンピューターテクノロジーとして語られることの多いAI（人工知能）とIoT。これからの社会を変えていく重要な技術として様々な場面で導入が進められています。...
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...
AutoMLとは？できることやメリット・デメリット、主要サービス、注意点から活用事例まで徹底解説！
AutoML（Automated Machine Learning）を使えば、AI（人工知能）の知識を持たないユーザーでも簡単に高精度な機械学習モデルを作成でき...
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...
教師データとは？学習データとの違い・教師あり学習での重要性・作り方を徹底紹介！
教師データはAIモデル、特に教師あり学習の精度を左右する根幹であり、「問題と正解」のセットで構成 高品質な教師データ作成には、課題設定からデータ収集、前処理、正...
画像認識AIやRAGで使用するデータセットとは？教師データとの違い・種類・機械学習を解説
AI（人工知能）が読み込んだ画像を認識して処理を行うためには、その読み込んだ画像が何であるのかをAIが理解する必要があります。この画像認識を行うために、AIにと...
Mixture of Experts（MoE）とは？得意分野・採用モデル・メリット・課題を徹底紹介！
MoEは複数の「専門家モデル」と「ルーター」を組み合わせたAIアーキテクチャで、必要な専門家のみを動かす「スパース活性化」により大規模モデルでありながら高い計算...
