アンダーフィッティング
アンダーフィッティングは、機械学習モデルが学習データの根本的な傾向を捉えるには単純すぎる場合に発生します。これにより、未知のデータだけでなく訓練データに対してもパフォーマンスが低下し、モデルの複雑性の不足、不十分な訓練、または不適切な特徴選択が原因となることが多いです。...
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AI
Machine Learning
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Model Training
カットオフ日
ナレッジカットオフ日とは、AIモデルがそれ以降の情報を持たなくなる特定の時点を指します。なぜこれらの日付が重要なのか、AIモデルにどのように影響するのか、GPT-3.5、Bard、Claudeなどのカットオフ日を解説します。...
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AI
Knowledge Cutoff
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ヒューマン・イン・ザ・ループ
ヒューマン・イン・ザ・ループ（HITL）は、AIおよび機械学習において人間の専門知識をAIシステムの学習、調整、適用プロセスに組み込む手法であり、精度の向上、エラーの削減、倫理的な遵守を実現します。...
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AI
Human-in-the-Loop
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転移学習
転移学習は、事前学習済みモデルを新たなタスクに適応させ、限られたデータでも性能を向上させ、画像認識や自然言語処理（NLP）など多様なアプリケーションで効率性を高める強力なAI/ML技術です。...
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AI
Machine Learning
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