移行 生成AIは機械学習から始まる-その10：自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）
生成AIは機械学習から始まると題して、機械学習のこれまでの歴史や技術解説をご紹介しています。今回は、自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）についての解説記事です。
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移行 生成AIは機械学習から始まる-その9：多層化がもたらしたブレイクスルー
前回は、"深層学習の課題と限界"や"深層学習が可能にした新たな応用領域"についてご紹介しました。今回は、「多層化がもたらしたブレイクスルー」と題して、"多層化"のこれまでの歴史に焦点をあててご紹介したいと思います。
移行 生成AIは機械学習から始まる-その6：なぜ「深層」なのか
「生成AIは機械学習から始まる」も第6回目となりました。今回は"なぜ「深層」なのか"と題して、ニューラルネットワークが多層化した理由とこれまでの経緯についてご紹介していきます。機械学習そのものを大きく変えた出来事でしたので、機械学習に興味のあるDevは是非チェックしてみてください。
移行 生成AIは機械学習から始まる-その4：強化学習Reinforcement Learning）
今回は「生成AIは機械学習から始まる」シリーズの第四回目です。機械学習（ML）についての基礎と伝統的なプログラミングとの違いから始まった本シリーズは、教師あり学習、教師なし学習と続きましたので、第三回目では「強化学習」について解説しています。
マネジメント 生成AIは機械学習から始まる-その2：機械学習のアプローチ
「生成AIは機械学習から始まる：基礎から理解する技術の系譜と実装への道」の第二回目。生成AIの基礎中の基礎からスタートして、実際に生成AIをもちいたアプリケーションの開発するまでの解説をするAIアプリ開発技術解説記事です。前回は"機械学習（ML）とは何か"と題した基本の解説から"伝統的なプログラミングとの違い"について解説しました。今回は、機械学習の基本のキ。機械学習の"学習"についての基本をできるだけわかりやすく解説してきます。
移行 生成AIは機械学習から始まる：基礎から理解する技術の系譜と実装への道
今回は「生成AIは機械学習から始まる：基礎から理解する技術の系譜と実装への道」と題して、生成AIの基礎中の基礎からスタートして、実際に生成AIをもちいたアプリケーションの開発するまでの解説をするAIアプリ開発技術解説記事です。予め断っておきますが、本記事の内容は経営者層や管理職、データサイエンティスト向きの記事ではありません^^
エドテック LLMからAIエージェントまで。基本となるAI用語をまとめてご紹介します。
LLMからAIエージェントまで。基本となるAI用語をまとめて解説しています。
エドテック AIが自己改良能力を獲得する日
生成AIが普及する以前、シンギュラリティ（technological singularity、技術的特異点）という用語が少し前に盛んに話題に取り上げられ、AIの脅威について様々な場所で盛んに議論されていましたが、最近はシンギュラリティについて誰も話題にしなくなりました。今回は、日々、AIが進化し続け、近い将来にAIが完全に獲得するだろう"自己改良能力"について考察していきます。
エドテック フューショット学習（Few-shot Learning）とは？Few-shot Learningをビジネスで活かす
企業がデジタル変革（DX）を進めるにあたっては、最新の技術を導入するだけでなく、それを活用して新たな価値を生み出す戦略が不可欠になります。本章では、DX推進におけるFew-shot Learningの役割や経営判断へのインパクト、具体的なエンタープライズ環境でのユースケースを解説しています。
エドテック フューショット学習（Few-shot Learning）とは？基本から応用まで詳しく解説
日本国内でもAIや機械学習を活用する機会が多くの企業で広がり、加速している感がありますが、AIや機械学習をはじめるにあたり、大規模な学習データを用意するのが難しいケースも少なくありません。今回は、それらの問題を解決するフューショット学習（Few-shot Learning）について詳しく解説します。