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ファインチューニングの極意:プレトレインモデルをさらに強化する方法
微調整の技術: 事前トレーニングモデルをさらに強化する方法 【はじめに】 ディープラーニングの分野では、事前学習モデルを使用してアルゴリズムの効率をさらに向上さ... -
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BPE 実践ガイド:効果的なテキスト処理のためのヒント2選
BPE実践ガイド:効果的なテキスト処理のための2つのヒント 【BPE(バイトペアエンコーディング)の概要】 BPE(バイトペアエンコーディング)は、効果的なテキスト処理... -
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OpenAIの技術革新:AI産業の未来を形成するイノベーション3選
OpenAIイノベーション:AI産業の未来を形作る3つの革新 OpenAIは、AI技術の可能性に挑戦する研究開発により、AI産業の未来を形作る革新が進んでいます。本稿では、OpenA... -
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Few-shot learning完全解説:データ不足時の最良の対処法2選
Few-shot learning完全解説:データ不足時の最良の対処法2選 【はじめに】 データが不足している場合でも、"Few-shot learning"を使用することで、機械学習(M... -
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マルチショット学習の可能性:大量データを活用する新しいアプローチ
マルチショット学習の可能性: 大量のデータを活用する新しいアプローチ 【はじめに】 ディープラーニングの未来の応用では、大量のデータを利用し、「多数のショット学... -
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ハイパーパラメータチューニング:モデルのパフォーマンスを最適化する秘密2選
ハイパーパラメータチューニング:モデルパフォーマンスを最適化するための2つの秘訣 ハイパーパラメータチューニングは、モデルのパフォーマンスを改善するための確定... -
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【GPT の進化】歴史と将来展望についての解説
【GPT の進化】歴史と将来展望についての解説 【はじめに】 GPT (Generative Pre-trained Transformer) は、オープンソースの機械学習モデルであり、AIの機能性を高める... -
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【ゼロショットラーニングの魅力】少量データ学習の最新情報3選
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【コンテキスト理解を極める】自然言語処理の本質を掴むための3つの解説
【コンテキスト理解を極める】自然言語処理の本質を掴むための3つの解説 Natural Language Processing(自然言語処理)において、文脈理解(コンテキスト理解)は非常... -
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ロス関数入門:ニューラルネットワークの学習を向上させる方法
ロス関数入門:ニューラルネットワークの学習を向上させる方法 【はじめに】 ロス関数は、ニューラルネットワークの学習を向上させる有効な方法です。この記事では、ロス...