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...
記事一覧
機械学習の3種類、教師あり・教師なし・強化学習のアルゴリズム徹底解説
AI（人工知能）のビジネス活用が、すっかり一般的になってきました。その「AI」の技術で頻繁に使われる用語に「機械学習」という言葉があります。 昨今のAIブームを...
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。...
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 ...
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...
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...
フレーム問題とは？AIの本質的な課題・具体例・影響・解決方法を解説！
目覚ましい技術発展を続けるAI。将来的には汎用人工知能(AGI)が誕生するともされていますが、現状においてAIにはフレーム問題という課題が存在しています。 AI...
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...
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...
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...
