ディープラーニングによる共変量を含む時系列予測
1. はじめに この記事では、共変量を取り込んだマルチホライズン予測（複数ステップ予測）が可能であり、また、解釈可能性を持つ Temporal Fusion Transformers（TFT）を...
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反実仮想機械学習：オフ方策評価（実装編）
1. はじめに 今回は、こちらの記事の続編として、反実仮想機械学習（CFML; CounterFactual Machine Learning）の技術要素の1つであるオフ方策評価（OPE; Of...
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LLMの回答の不確実性を定量化する
1. はじめに 大規模言語モデル（LLM; Large Language Model）の導入がビジネスや生活の中で進んできています。LLMを活用する際、LLMが事実と異なる出力をするハルシネーシ...
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LLMは数学の問題を解けるか？
1. はじめに 昨今の大規模言語モデル（LLM; Large Language Model）の開発・発展のスピードは目覚ましいものがあり、研究やビジネスの場に留まらず、ChatGPTをはじめとし...
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ハルシネーションを検出するLLM factoscope
1. はじめに ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル（LLM; Large Language Model）が、事実と異なる出力をするハルシネーション（幻覚）と呼ばれる現象は、LLMを活用...
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SmoothLLM: 軽量なジェイルブレイク対策アルゴリズム
1. はじめに 2022年のChatGPTのリリース以降、大規模言語モデル（以下、LLM）には大きな注目が集まり、実際にコーディング補助を始めとした幅広い分野への応用が始まっています。本記事では...
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大規模言語モデルの基礎
1. はじめに 本記事では、昨今話題になっている大規模言語モデルの基礎的な内容として、モデルの内部構造や学習の手続き、その応用について紹介します。 2. 大規模言語モデルとは 大規模言語モデル（...
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ConvNeXtによる画像分類モデルの実装
1. はじめに この記事では、2022年に発表されたConvNeXtというアルゴリズムを用いて画像認識モデルを実装し、他アルゴリズムとの精度を比較検証を行います。 本記事では、まず画像認識(2章...
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反実仮想機械学習：オフ方策評価（理論編）
1. はじめに この記事では、反実仮想機械学習におけるオフ方策評価について、理論的な側面を中心に紹介します。 2. 反実仮想機械学習 反実仮想機械学習（Counterfactual Machin...
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機械学習・深層学習による画像認識入門
1. はじめに この記事では、機械学習を用いて画像認識を実践するために必要な基本知識を紹介します。 2. 機械学習を用いた画像認識 ここでは、そもそも画像認識とは何か、そして機械学習を用いた画像...
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自然言語処理入門: 機械学習を用いた自然言語処理モデルの構築
1. はじめに 本記事では、機械学習をベースとした自然言語処理の基礎的な事項を紹介します。自然言語処理技術は文書分類や情報検索など様々な問題解決に利用されますが、その問題解決のプロセスは共通する...
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拡散モデルの基礎と研究事例: Imagen
1. はじめに 深層学習ベースの有名な生成モデルとしては、GANやVAEなどがよく知られています。近年、これらとは異なるアプローチをとる生成モデルとして、拡散モデルに関する研究が盛んになっていま...
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CausalImpactによる施策効果推定
1. はじめに これまで、ビジネスにおいて何らかの施策を実施したときの効果検証の手法として、差分の差分法や、傾向スコアを用いた分析法を紹介してきました。今回の記事では、施策の効果の時間的な変化を...
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傾向スコアを用いた処置効果推定
1. はじめに 以前の記事では、ビジネスにおける施策の効果検証の方法として、差分の差分法という因果推論の手法について紹介しました。今回の記事では、もう１つの因果推論の手法である、傾向スコアによる...
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vSLAMの動作原理の概要 + 最近の研究事例DROID-SLAM紹介
1. SLAMとは SLAMはSimultaneous Localization and Mappingの略で、自己位置の推定(Localization)と、環境のマップ構築(Mapping)と...
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