大規模モデルトレーニング完全ガイド：監督学習からデータ前処理まで
モデルトレーニング手法
監督学習
監督学習：AIモデルはラベル付きのデータサンプルを使用して学習し、サンプルの実際の値と予測値から損失（Loss）値を計算します。監督学習ではデータサンプルにラベル付けが必要なため、データ量が少ないシナリオにのみ適用されます。
MPモデルの論理ゲートが最も基本的な監督学習のトレーニング例です。
非監督学習
非監督学習：AIモデ ...
5月19日 16:11 投稿
AIモデルのフォーマット変換プロセス
機械学習フレームワークを使用する際、学習環境と推論環境が異なる場合があります。たとえば、画像認識モデルをCaffeで学習したものの、本番環境ではTensorFlowで推論を行うといったケースです。
このような状況に対応するために、異なる学習フレームワークで作成されたモデル間の相互変換が求められます。モデル変換には主に「直接変換」と「規格化変換」の2つのアプロー ...
5月18日 06:13 投稿
ロジスティック回帰における評価指標：ROC曲線とAUCの詳細解説
基本的な定義以下の用語は、分類問題における予測結果の評価に用いられます：真正陽性（TP）：実際には正例であり、かつモデルが正例と予測した場合偽陽性（FP）：実際には負例だが、モデルが正例と予測した場合偽陰性（FN）：実際には正例だが、モデルが負例と予測した場合真正陰性（TN）：実際にも負例であり、モデルも負例と予測した場合真正陽性率（TPR）（再現率）は ...
5月17日 19:27 投稿