Fastaiとは？
FastaiはPyTorch上に構築されたディープラーニングライブラリであり、高レベルAPIや転移学習、レイヤードアーキテクチャを提供し、画像認識、NLP、表形式データなどのニューラルネットワーク開発を容易にします。Jeremy HowardとRachel Thomasによって開発され、Fastaiはオープンソースかつ...
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Fastai
Deep Learning
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Transfer Learning
データの希少性
データの希少性とは、機械学習モデルのトレーニングや包括的な分析に十分なデータが不足している状態を指し、正確なAIシステムの開発を妨げます。AIと自動化におけるデータ不足の原因、影響、克服するための手法についてご紹介します。...
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AI
Data Scarcity
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ゼロショットラーニング
ゼロショットラーニングは、AIにおける手法の一つで、モデルが明示的に学習していないカテゴリの物体やデータを、意味的な記述や属性を用いて推論することで認識します。特に、学習データの収集が困難または不可能な場合に有効です。...
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Zero-Shot Learning
AI
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ファインチューニング
モデルのファインチューニングは、事前学習済みのモデルを新しいタスクに適応させるために軽微な調整を行い、データやリソースの必要性を削減します。ファインチューニングが転移学習をどのように活用し、さまざまな手法、ベストプラクティス、評価指標によってNLPやコンピュータビジョンなどの分野で効率的にモデル性能を向上させるかを学び...
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Fine-Tuning
Transfer Learning
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拡張性
AIの拡張性とは、転移学習、マルチタスク学習、モジュラー設計などの手法を用いて、大規模な再学習を必要とせずに、AIシステムが新しい分野、タスク、データセットへとその能力を拡大できることを指します。柔軟性とシームレスな統合を実現します。...
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AI
Extensibility
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少数ショット学習
少数ショット学習は、わずかな数のラベル付き例だけでモデルが正確な予測を行えるようにする機械学習の手法です。従来の教師あり学習とは異なり、限られたデータからの一般化に重点を置き、メタラーニング、転移学習、データ拡張などの技術を活用します。...
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Few-Shot Learning
Machine Learning
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転移学習
転移学習は、あるタスクで訓練されたモデルを関連する別のタスクに再利用する高度な機械学習手法であり、特にデータが不足している場合に効率と性能を向上させます。...
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AI
Machine Learning
+3
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
+4