Hirokatsu

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  • LLM　大規模言語モデルが切り開く未来と実践

    AI技術の最前線である大規模言語モデル（LLM）の基礎から応用までを網羅した解説書です。LLMの仕組みであるTransformerアーキテクチャや学習方法をわかりやすく説明し、GPTシリーズをはじめとする最新モデルの進化や実世界での活用事例を紹介します。また、LLMが直面する課題や倫理的問題にも触れ、技術の未来を展望。LLMに関心を持つ初心者から技術者まで、幅広く役立つ一冊です。

  • AI/機械学習をゼロからのStepByステップ！

    Iや機械学習の知識を習得したいけれど、どこから始めればいいのかわからない……。そんな方に向けて、基本的な理解から高度な専門知識まで、段階的に学べる学習方法をまとめました。このガイドを参考に、AIの世界に自信を持って足を踏み出してください。

  • 生成AIで仕事効率化！

    「生成AIで仕事効率化！活用術」シリーズでは、私が実際に仕事で活用している生成AIを使った効率的な業務の可視化・管理方法を紹介します。ChatGPTを駆使して、業務を効率よく整理・修正するテクニックや、日々のタスクをスムーズに進めるための具体的な手法をお伝えします。 このマガジンは、手作業による作業にかかる時間や労力を削減し、仕事の効率を最大化したい方に最適です。最新の生成AI技術を活用して、複雑な業務プロセスを簡潔に表現する方法を、わかりやすく解説していきます。 生成AIを使った業務の効率化に興味がある方は、ぜひお読みください！

第4章 GPTシリーズの進化

概要本章では、GPT-1から最新のGPT-4に至るまで、OpenAIの大規模言語モデル（LLM）の進化を追います。GPTシリーズは、自然言語処理（NLP）やテキスト生成の分野で飛躍的な進展を遂げました。また、BERTやT5といった他のLLMとも比較し、それぞれの特徴や強みを明確にしながら、ビジネスや実際のプロジェクトでの応用方法についても解説します。AI時代におけるLLMの役割を深く理解し、その実践的な利用方法を学びましょう。

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    • 第3章：LLMの訓練方法

      概要本章では、LLM（大規模言語モデル）がどのように訓練されるのかを解説します。特に、モデルの訓練過程を大きく二つに分けた「事前学習」と「ファインチューニング」のプロセスを中心に説明します。これらの段階的な訓練手法が、LLMの性能を最大限に引き出すためにどれほど重要か、その仕組みを理解することが本章の目的です。また、自己教師あり学習がモデル訓練にどのように貢献するか、そして膨大なデータセットの活用がどのように行われるかについても触れていきます。 1. LLMの訓練プロセスL

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      • 第2章 Transformerアーキテクチャの仕組み

        概要この章では、LLM（大規模言語モデル）の基盤技術である「Transformer」アーキテクチャの詳細を解説します。Transformerは、自然言語処理において従来のRNNやLSTMを凌駕する革新的なモデルです。以下の主要な要素に焦点を当て、Transformerがどのように優れたパフォーマンスを実現するかを説明します。 記載されているような内容に関する本は、多くの自然言語処理（NLP）や機械学習関連の書籍で扱われています。以下は、Transformerアーキテクチャや

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        • 第1章: LLMとは何か

          概要第1章「LLMとは何か」では、大規模言語モデル（LLM）の基本的な概念を紹介し、従来の自然言語処理（NLP）モデルとの違いやLLMの特長を解説します。LLMが従来のNLP技術と比較していかに汎用性が高く、多様なタスクに対応できるかを説明し、Transformerアーキテクチャや自己教師あり学習などの基礎技術にも触れます。また、LLMが現在注目を集めている理由として、その自然なテキスト生成能力やゼロショット学習などの革新的な特徴を詳述します。

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        マガジン

        • LLM　大規模言語モデルが切り開く未来と実践
          5本
        • AI/機械学習をゼロからのStepByステップ！
          9本
        • 生成AIで仕事効率化！
          3本

        記事

          本書の内容について

          概要本書を通じて、LLMの基礎知識を習得するだけでなく、その応用や実践的な利用方法も学ぶことができます。AI時代におけるLLMの役割を深く理解し、実際のプロジェクトやビジネスにどう活かすかを考える一助となることを願っています。 第1章 LLMとは何かLLMの基本概念を解説し、その仕組みや従来のNLPモデルとの違いを詳しく説明します。なぜLLMが今注目されているのか、その理由を理解するための導入章です。 第2章 Transformerアーキテクチャの仕組みLLMの基盤となっ

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          本書の内容について

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          データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングのPOC手順(実験と結果)

          この記事では、データ前処理の代表的な技術であるデータ正規化やスケーリングが、機械学習モデルにどのような影響を与えるかを具体的なPOC（Proof of Concept）実験を通じて解説します。実際に画像データを使用して、Min-MaxスケーリングやZ-score標準化を適用し、それぞれの手法がモデルの学習速度や精度に与える効果を比較・評価します。 また、損失値や精度の変化を視覚化し、学習曲線を通じて各前処理手法の違いを分析します。これにより、前処理がモデルの学習効率にどれほ

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          データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングのPOC手順(実験と結果)

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          データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングのPOC手順(評価方法の設定から実験準備まで)

          この記事では、データ正規化とスケーリングがモデルに与える影響を評価するためのPOCを実施する手順を紹介します。この手順では、実際に画像を読み込み解析をしていきます。さらに、Min-MaxスケーリングやZ-score標準化などのデータ前処理技術を使って、モデルの収束速度や最終的な精度をどのように改善できるかを実際に試して確認します。 これらの技術は、Udemyなどのコースでも同様の内容が紹介されています。 「Data Pre-processing for Machine L

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          データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングのPOC手順(評価方法の設定から実験準備まで)

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          6. コミュニティで学びを深める

          他の学習者やプロフェッショナルと交流することは、AIや機械学習の学習において非常に有効な手段です。質問や議論を通じて、他の視点や新しい知識を得ることができ、自分の理解を深めることができます。また、自分の知識や経験を共有することで、さらなる成長につながります。

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          6. コミュニティで学びを深める

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          5. 最新の研究動向をキャッチアップする

          AIは日進月歩で進化しています。最新の研究論文やカンファレンスで最新の技術トレンドをキャッチアップしましょう。

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          データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングの重要性の説明

          機械学習や深層学習モデルの精度や学習効率を高めるためには、データの前処理が不可欠です。中でも「データ正規化」と「スケーリング」は、モデルの学習過程で極めて重要な役割を果たします。本記事では、データ正規化やスケーリングの基本的な手法と、その効果について解説し、実際にPOC（Proof of Concept）を通じて検証する方法について紹介します。 データ正規化とスケーリングとは？ データ正規化とスケーリングは、データセットの特徴量（feature）を統一された範囲や分布に変

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          データ処理・前処理技術: データ正規化とスケーリングの重要性の説明

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          資料にあった画像は、生成AIに任せる

          資料作成の際に、テキストだけでなく画像を効果的に使うことで、視覚的に内容を伝えやすくなります。しかし、画像を手作業で作成したり探したりするのは時間がかかるものです。そこで、生成AIを活用すれば、手間を大幅に省きながら、魅力的な画像を簡単に作成することができます。 この記事では、生成AIを使って効率よく資料用の画像を作成する方法を紹介します。具体的には、ChatGPTを使って画像の指示を生成し、Microsoft Designer（designer.microsoft.com

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          4. 特化分野での専門知識を習得する

          自分の興味やキャリアに合った特化分野で専門知識を深めましょう。例えば、自然言語処理（NLP）や画像処理などがあります。 おすすめの学習リソース 書籍: 「自然言語処理のための深層学習」by Yoav Goldberg オンラインコース: Udacityの「Natural Language Processing Nanodegree」 学習内容 BERTやGPTなど、最新のNLPモデル: 自然言語処理の最先端モデルについて学び、その応用方法を理解する。 CNNを用い

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          4. 特化分野での専門知識を習得する

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          私が実践しているフローチャートの作り方(mermaidchart)編

          背景と目的フローを手作業で描く際、さまざまなツールを使う方法もありますが、どうしても時間と手間がかかってしまいます。また、フローに修正が必要な場合、その都度作業工数が増えてしまいがちです。こうした手間を減らし、効率よく作業を進めるために、生成AIの力を借りることが重要です。 自分が考えているフローが正しいかどうかをすぐに確認できる仕組みがあれば、時間を節約しつつ、修正作業も最小限に抑えられます。生成AIを活用することで、これまでの手作業を簡略化し、さらに精度の高いフローを作

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          私が実践しているフローチャートの作り方(mermaidchart)編

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          私が実践しているフローチャートの作り方(ChatGPT＆mermaidchart)編

          背景と目的フローを手作業で描く際、さまざまなツールを使う方法もありますが、どうしても時間と手間がかかってしまいます。また、フローに修正が必要な場合、その都度作業工数が増えてしまいがちです。こうした手間を減らし、効率よく作業を進めるために、生成AIの力を借りることが重要です。 自分が考えているフローが正しいかどうかをすぐに確認できる仕組みがあれば、時間を節約しつつ、修正作業も最小限に抑えられます。生成AIを活用することで、これまでの手作業を簡略化し、さらに精度の高いフローを作

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          私が実践しているフローチャートの作り方(ChatGPT＆mermaidchart)編

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          3. 実践プロジェクトでスキルを磨く

          理論だけでなく、実際のプロジェクトを通じてスキルを磨きましょう。実践的な経験があなたを次のレベルへ引き上げます。 プロジェクト例 Kaggleのデータコンペティションに参加: Kaggleのプラットフォームを利用して、世界中のデータサイエンティストと競い合いながらスキルを磨く。 自分でデータセットを集め、AIモデルを構築: 独自のデータセットを収集・整備し、AIモデルを設計・実装することで、プロジェクトの全体像を把握するスキルを習得。 使用ツール TensorFlo

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          3. 実践プロジェクトでスキルを磨く

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          2. 深層学習を学ぶ

          次に、AIの核とも言える深層学習（ディープラーニング）に進みます。画像認識や自然言語処理など、AIが得意とする分野に欠かせない技術です。 基礎知識 ニューラルネットワーク: ニューラルネットワークの基本構造、バックプロパゲーション、勾配降下法の理解 中級知識 データ処理・前処理技術 データ正規化とスケーリング: モデルの学習効率を高めるためのデータの正規化やスケーリングの方法 データ拡張: 画像データやテキストデータの拡張方法（回転、反転、切り取り、シノニム置換な

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          2. 深層学習を学ぶ

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