Amazon SageMaker AIとは？できること・Bedrockとの違い・モデル開発・活用事例を徹底解説
AWSで機械学習やAI開発を進める際に、「Amazon SageMaker AIでは何ができる？」「Amazon Bedrockとの違いは？」「どのような開発・...
AIを学ぶ・知るの記事一覧
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...
RAG（検索拡張生成）とは？仕組みやLLMとの違い、メリット・活用例を解説
ChatGPTに搭載されているGPTシリーズをはじめとするLLM（大規模言語モデル）は、学習時点までの知識をもとに回答します。そのため、最新の情報や、学習データ...
AI開発の進め方は？構想・PoC・実装・運用の4フェーズと生成AI時代の注意点を徹底解説
AI開発は、目的と要件の明確化、方式選定、データ整備、PoC、実装、評価、運用の順に進める AIモデル開発と生成AI・LLMシステム開発では、全体の進め方は似て...
画像認識AIの課題とは？導入時の問題点や得意・苦手な処理、対応策を解説！
画像認識AIは、製造業の外観検査から小売・医療・インフラ点検まで活用の幅が広がり、生成AIの進化によって画像の内容を「理解」する能力も大きく伸びています。 一方...
PyTorchとTensorFlowを徹底比較｜違い・特徴・選び方をわかりやすく解説
AI開発を進める上で、ディープラーニング（深層学習）のフレームワークの代表格である「PyTorch」と「TensorFlow」はどちらも人気のフレームワークです...
ベクトルデータベースとは？RAGの精度向上に欠かせない技術の仕組みや課題、活用ケースを徹底解説！
ベクトルデータベースはAIによる「意味の数値化（ベクトル化）」により、曖昧な指示でも文脈を理解した検索が可能 生成AIのハルシネーションや知識不足を補う外部記憶...
なぜRAGの性能評価は難しい？評価手法・重要フレームワーク・生成AIの精度を上げる改善方法を徹底解説！
RAGの評価は「検索（Retrieval）」と「生成（Generation）」に分けて行う必要 評価手法の主流は、高性能なLLMを審査員として使う「LLM-as...
AIエージェントの評価指標は？主要フレームワークと観測ツールの機能比較を解説！
AIエージェントは単発の回答精度ではなく、ツール利用や意思決定を含むタスク完遂までのプロセスを多層的に評価する必要 無限ループによるコスト増大やセーフティ・ポリ...
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、バージョンを解説。相談事例も紹介
YOLOは、画像全体から物体の種類と位置を一度に予測する、リアルタイム物体検出に適した技術 処理が速く、交通監視、製造業、小売店、セキュリティなどで活用される ...
