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クロスバリデーション（交差検証）を実施する２つの手法とその重要性 【はじめに】 「クロスバリデーション（交差検証）」は、機械学習モデルの訓練検証テクニックの一...

BERTの内部構造と自然言語処理での活用方法3選 【はじめに】 自然言語処理技術の最先端であるBERTの内部構造を探り、それを最大限に活用する方法を学びましょう。 【BER...

自動機械学習(AutoML)の最新動向と実際の効果3選 自動機械学習（AutoML）技術は、近年急速に発展し、様々な状況で重要な役割を果たしています。本記事では、自動機械学...

オーバーフィットの回避策とモデルの汎用性向上3選 オーバーフィッティングを回避し、モデルの多様性を向上させるために、さまざまな手法が提案されています。以下では...

活性化関数の選び方と最新の研究トピックス3選 【はじめに】 ニューラルネットワークの性能を向上させるために、活性化関数の選択は非常に重要です。最近の研究では、Re...

学習率の調整技術と深層学習の高速化戦略3選 近年、ディープラーニングは、コンピュータビジョンや自然言語処理から音声認識やレコメンダーシステムに至るまで、様々な...

量子コンピューティングの現状と未来の展望2選 【はじめに】 量子コンピューティングは、柔軟性、確実性、未来への可能性を提供する新たな技術分野である。本稿では、量...

転移学習の基礎から高度なテクニックまで3選 近年、機械学習の「転移学習」はさらなる進歩を遂げています。本記事では、転移学習の基本と高度な技術について、以下の3つ...

フェデレーテッドラーニングの実践的な利用方法2選 【はじめに】 Federated Learning（連合学習）は、主に学習者の知識レベルのギャップを埋めるために使用される学習技...

オンデバイス学習のメリット・デメリット3選 【オンデバイス学習の利点】 オンデバイス学習は、近年世界中で広まってきた新しい学習方法です。この方法には多くの利点が...