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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機械学習の手法の記事一覧
教師あり学習とは？教師なし学習との違い・代表的アルゴリズムと4つの活用方法
様々な状況で社会への実装が進められているAI（人工知能）。その重要な機能の核となり、注目をされているのが機械学習（マシンラーニング）です。この機械学習というAI...
AIの強化学習とは？機械学習・ディープラーニングとの違い・アルゴリズム・活用事例7選徹底解説！
AI（人工知能）が自律的に学ぶことを目的とした、最も注目を集めている技術のひとつが強化学習です。この技術を使えば、コンピューターが複雑なタスクを自己学習でこなす...
AIの転移学習とは？ファインチューニングとの違い・仕組みやメリットを徹底解説！
多くの企業がAI活用への一歩を踏み出せない背景には、データ収集と開発リソースの課題があります。AIの導入は検討したいが十分なデータがない、開発には時間もコストも...
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...
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...
