Search Results 2022年

「AIスタートアップのトレンド：Y Combinatorの最新バッチからの洞察」

シリコンバレーを拠点とする有名なスタートアップアクセラレータであるY Combinator（YC）は、最近、2023年冬のコホートを発表しました予想通り、269社のうち約31％のスタートアップ（80社）がAIを自己申告しています

「機械学習モデルのバリデーション方法」

大規模な言語モデルは既にデータサイエンス業界を大きく変革しています最大の利点の一つは、ほとんどのアプリケーションにおいてそのまま使用できることです

イントロダクション人工知能の広がり続ける領域において、研究者、技術者、愛好家の想像力を捉えているのは、ジェネラティブAIという魅力的な分野です。これらの巧妙なアルゴリズムは、ロボットが日々できることや理解できる範囲の限界を em>押し広げ、新たな発明と創造性の時代を迎えています。このエッセイでは、ジェネラティブAIの進化の航海に乗り出し、その謙虚な起源、重要な転換点、そしてその進路に影響を与えた画期的な展開について探求します。ジェネラティブAIが芸術や音楽、医療や金融などさまざまな分野を革新した方法について調べ、単純なパターンを作成しようとする初期の試みから、現在の息をのむような傑作まで進化してきたことを見ていきます。ジェネラティブAIの将来の可能性について深い洞察を得るためには、その誕生につながった歴史的な背景と革新を理解する必要があります。機械が創造、発明、想像力の能力を持つようになった経緯を探求しながら、人工知能と人間の創造性の分野を永遠に変えた過程をご一緒に見ていきましょう。ジェネラティブAIの進化のタイムライン人工知能の絶え間なく進化する景色の中で、ジェネラティブAIという分野は、他のどの分野よりも多くの魅力と好奇心を引き起こしました。初期の概念から最近の驚異的な業績まで、ジェネラティブAIの旅は非常に特異なものでした。このセクションでは、時間をかけて魅力的な旅に乗り出し、ジェネラティブAIの発展を形作ったマイルストーンを解明していきます。我々は、重要なブレイクスルー、研究論文、進歩を探求し、その成長と進化を包括的に描写します。革新的な概念の誕生、影響力のある人物の出現、ジェネラティブAIの産業への浸透を見ながら、我々と一緒に歴史の旅に出かけ、生活を豊かにし、私たちが知っているAIを革新するジェネラティブAIの誕生を目撃しましょう。 1805年：最初のニューラルネットワーク（NN）/ 線形回帰 1805年、アドリアン＝マリー・ルジャンドルは、入力層と単一の出力ユニットを持つ線形ニューラルネットワーク（NN）を導入しました。ネットワークは、重み付け入力の合計として出力を計算します。これは、現代の線形NNの基礎となる最小二乗法を用いた重みの調整を行い、浅い学習とその後の複雑なアーキテクチャの基礎となりました。 1925年：最初のRNNアーキテクチャ 1920年代、物理学者のエルンスト・イージングとヴィルヘルム・レンツによって、最初の非学習RNNアーキテクチャ（イージングまたはレンツ・イージングモデル）が導入され、分析されました。これは、入力条件に応じて平衡状態に収束し、最初の学習RNNの基盤となりました。 1943年：ニューラルネットワークの導入 1943年、ウォーレン・マクカロックとウォルター・ピッツによって、ニューラルネットワークの概念が初めて紹介されました。生物のニューロンの働きがそのインスピレーションとなっています。ニューラルネットワークは、電気回路を用いてモデル化されました。 1958年：MLP（ディープラーニングなし） 1958年、フランク・ローゼンブラットが最初のMLPを導入しました。最初の層は学習しない非学習層であり、重みはランダムに設定され、適応的な出力層がありました。これはまだディープラーニングではありませんでしたが、最後の層のみが学習されるため、ローゼンブラットは正当な帰属なしに後にエクストリームラーニングマシン（ELM）として再ブランドされるものを基本的に持っていました。 1965年：最初のディープラーニング 1965年、アレクセイ・イヴァハネンコとヴァレンティン・ラパによって、複数の隠れ層を持つディープMLPのための最初の成功した学習アルゴリズムが紹介されました。 1967年：SGDによるディープラーニング 1967年、甘利俊一は、スクラッチから確率的勾配降下法（SGD）を用いて複数の層を持つマルチレイヤーパーセプトロン（MLP）を訓練する方法を提案しました。彼らは、高い計算コストにもかかわらず、非線形パターンを分類するために2つの変更可能な層を持つ5層のMLPを訓練しました。 1972年：人工RNNの発表 1972年、阿弥俊一はレンツ・イジング再帰型アーキテクチャを適応的に変更し、接続重みを変えることで入力パターンと出力パターンを関連付ける学習を可能にしました。10年後、阿弥ネットワークはホプフィールドネットワークとして再発表されました。 1979年：ディープコンボリューショナルNN…