ResNetとは？深層でも画像認識精度が下がらない理由・6つのメリット・デメリット・活用分野を徹底解説！
2015年に登場したCNNモデルの一種であるResNetは、従来のディープラーニングが抱えていた課題を解決し、画像認識の精度を飛躍的に向上させました。自動運転か...
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AIモデル・アーキテクチャの記事一覧
U-Netとは？画像認識に用いられる仕組み・他セグメンテーション手法との比較・メリット・活用分野を徹底解説！
画像認識におけるセマンティックセグメンテーション分野で多く活用されているモデルの一つがU-Netです。 医療画像診断から自動運転、製造業の品質管理まで、U-Ne...
YOLOv8とは？画像認識での特徴・前バージョンからの改良点・導入方法・メリットを徹底解説！
2023年にリリースされたYOLOv8は、企業が画像認識AI、特に物体検出機能を活用する際に直面する課題を解決するための強力なツールです。最新の物体検出技術を駆...
YOLOv9とは？画像認識における特徴・v8との性能比較・各モデルの違いを徹底解説！
ディープラーニングによる物体検出の定番モデルYOLOに2024年2月、「YOLOv9」が登場し、企業のAI活用に新たな可能性をもたらしています。特に計算リソース...
Transformerとは？何がすごい？仕組み、特徴、ChatGPTのベースにもなったディープラーニングモデルを詳しく解説
AI（人工知能）技術の進化は目覚ましく、特に自然言語処理の分野では大きく発展しています。発展のきっかけとなったのは、「Transformer」という自然言語処理...
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...
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...
YOLOとは？画像認識・物体検出の従来手法との違いやメリット・デメリット、最新バージョン、特徴を詳しく解説【2025年版】
YOLOは「You Only Look Once」の略で、AIを活用した画像認識および動画認識で広く使われている代表的な物体検出手法の一つです。物体検出の領域で...
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...
AIモデルとは？アルゴリズムと違う？LLMとの関係、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」...
