Diffusion model(拡散モデル)とは？仕組み、GANやVAEとの違い、企業導入メリット、活用シーンを徹底解説！
画像生成AIで注目されているAI技術が「Diffusion model（拡散モデル）」です。高品質な画像生成、幅広い応用分野、学習の安定性など、従来の生成モデル...
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AIモデル・アーキテクチャの記事一覧
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...
モデルマージとは？仕組み・手順・課題やSakana AI株式会社の事例を徹底解説！
AI業界では汎用性を追求した技術開発が進んでいますが、LLM（大規模言語モデル）の開発には膨大なコストがかかるため、実際に開発できる企業は限られるのが現状です。...
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？画像認識に強い理由・活用事例・特徴・ディープラーニング他手法との関係を徹底解説！
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、AI（人工知能）による画像認識の分野でよく使われる技術で、画像から様々な情報を抽出できます。 AIの中でも画像認識は...
DNN（ディープニューラルネットワーク）とは？仕組み・活用メリット・活用分野・注意点を徹底紹介！
DNN（ディープニューラルネットワーク）は、AI技術の中でも、ディープラーニング技術の一つであり、複雑なデータからパターンを学習し、高精度な予測や分類が可能なモ...
サポートベクターマシンをわかりやすく説明！SVMの仕組みとは？メリット・デメリット、活用例を徹底解説
サポートベクターマシンは教師あり学習アルゴリズムの1つで、分類や回帰に適用されます。ディープラーニング以前から使われていたモデルですが、今でも幅広い分野で活用さ...
ランダムフォレストとは？決定木との違いやアルゴリズム、活用事例を徹底解説
ランダムフォレストは、ビジネスの現場で日々直面する複雑なデータ分析の課題を解決する強力なツールです。 多数の決定木を組み合わせることで、従来の分析手法では見過ご...
AIモデルとは？アルゴリズムと違う？LLMとの関係は？種類、評価、改善、基礎から応用、作成手順まで徹底解説！
AIモデルについての知識は、今やビジネスにおいて欠かせないものとなっています。しかし、「AIモデルって何？」と疑問に思っている方、または「AIモデルは難しそう」...
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...
XAIとは？解釈性の高い出力へのアプローチ手法、メリット・デメリット、活用分野を徹底解説！
AI（人工知能）には、出力に至るまでのプロセスがブラックボックス化するという課題があります。回答のみが提供されるため、その回答に信頼性があるかどうかを証明するの...
