機械学習 - AgentPost

機械学習におけるエンティティとフィーチャーの関係性：データモデリングと応用

機械学習におけるエンティティとフィーチャー（特徴量）は、データモデリングと分析の基盤となる重要な概念です。本記事では、それぞれの定義から密接な関係性、そして実践的な応用例までを詳しく解説し、より効果的な機械学習モデル構築

エンドツーエンド（End-to-End、E2E）処理はAI技術の中でも特に注目される手法となっています。本記事では、この技術の課題と可能性、そして将来展望について詳細に解説します。目次 1. エンドツーエンド処理の基本

フィジカルAI（Physical AI）と従来型AIの差異は、単なる技術的進化の段階差ではなく、人工知能の存在意義そのものを変革するパラダイムシフトを意味します。本記事では、両者の差異を詳細に分析し、現代技術革新の核心に

自然言語処理技術の革新を牽引するTransformerモデルと、その中核を成すSelf-Attention機構の関係性を深く理解するため、両者の技術的差異と相互作用を多角的に分析します。近年の研究成果と実装事例を基に、こ

DeepSeekのR1モデル登場以降、AI分野で再び注目を集める「蒸留」技術。オープンソースAIモデルの発展を加速させる可能性を秘めたこの技術について、基礎から応用、DeepSeekでの実装、転移学習との違いまで徹底解説

本記事では、機械学習を活用した最新の自動運転研究とトレンドについて、現状の技術水準から将来展望まで包括的に解説します。人工知能（AI）と機械学習技術の急速な発展により、自動運転技術は過去数年で飛躍的な進歩を遂げました。現