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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自然言語処理の記事一覧
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...
ランダムフォレストとは？決定木との違いやアルゴリズム、活用事例を徹底解説
ランダムフォレストは、ビジネスの現場で日々直面する複雑なデータ分析の課題を解決する強力なツールです。 多数の決定木を組み合わせることで、従来の分析手法では見過ご...
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...
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。...
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...
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...
教育業界でのAI導入事例・おすすめサービス14選！メリットや注意すべき3つのデメリットも解説【2025年最新版】
学習塾、学校などの教育業界は、テクノロジーの進歩や社会情勢の変化によって大きく変化しており、同時にさまざまな問題や課題も発生しています。 慢性的な人手不足の中で...
Google、自然言語でAIミニアプリを作成できる実験的ツール「Opal」を米国限定でパブリックベータ版として提供開始
Googleは2025年7月24日、プロンプト、AIモデル、ツールを組み合わせてAIミニアプリを構築・共有できる実験的ツール「Opal」のパブリックベータ版を米...
