Vision Transformer（ViT）とは？画像認識を変える仕組み・CNNとの違い・メリット・限界を徹底解説！
画像認識の最前線で注目を集めるVision Transformer（ViT）。従来のCNNとは異なるアプローチで画像処理を行うこのモデルは、特に大規模データセッ...
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AIモデル・アーキテクチャの記事一覧
Segment Anything Modelとは？Metaのセグメンテーションモデルの特徴、活用事例を徹底解説！
AIを活用した画像認識技術は向上しており、画像内の対象物を正確に特定・分離するセグメンテーション技術を実務に導入しているケースも多く見られます。近年はさまざまな...
CLIPとは？OpenAIのマルチモーダル基盤モデルの仕組み・活用事例5選・課題を徹底解説！
画像と自然言語を同時に理解するマルチモーダル基盤モデル「CLIP」は、生成AI（ジェネレーティブAI）の進化とともに大きな注目を集めています。OpenAIが20...
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...
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...
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...
EfficientNetとは？画像分類モデルとしての特徴・活用法を徹底解説！
画像認識AIの導入を検討しているものの、「精度と運用コストのバランスが取れない」「システムリソースの制約が気になる」といった課題を抱えていませんか？画像認識シス...
ベクトル検索とは？仕組み・LLMでの役割・実装方法・活用事例を徹底解説！
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の活用が進む中で、ベクトル検索が注目されています。従来の検索手法を超える精度と速度で、LLMのビジネス活用を強く後押しし...
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...
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...
