PyTorchとTensorFlowを徹底比較！パフォーマンス・カスタマイズ性・連携性が高いのは？
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...
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ディープラーニングの記事一覧
PythonがAI開発で使われるのはなぜ？理由・メリット・デメリット・活用例を徹底解説！
Pythonは、AI（人工知能）の開発において最も広く使われているプログラミング言語の一つです。機械学習やディープラーニング（深層学習）、自然言語処理、画像認識...
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...
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...
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...
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...
ディープラーニングとは？機械学習との違い・使い分け方法・注意点を徹底解説！
AI（人工知能）とともに頻繁に使われる用語に「機械学習」や「ディープラーニング」があります。AIのビジネスへの活用が広まっており、自社でも業務の効率化や生産性の...
スマートホームとは？メリット・AI技術の役割・活用事例・課題を徹底解説！
AIとIoT技術の進化により、住宅は「住む場所」から「生活を最適化するプラットフォーム」へと変貌を遂げつつあります。 本記事では、IoTやAI技術を活用した最新...
