プルーニング（Pruning）とは？AIモデルを軽量化・高速化する技術をわかりやすく解説
近年のAI技術、とくにディープラーニングは急速に進化しています。
しかし、その一方でAIモデルの巨大化も進んでおり、計算コストや消費メモリの増大が大きな課題となっています。…
Author: itjisho.com
宝くじ仮説（Lottery Ticket Hypothesis）とは？AIモデルを小型化できる注目理論をわかりやすく解説
近年のAI技術、とくにディープラーニングの分野では、「モデルを巨大化するほど性能が向上する」という傾向が続いています。
しかし、大規模モデルには以下のような課題があります。…
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Zero-shot学習（ゼロショット学習）とは？AIが「例なし」で推論できる仕組みをわかりやすく解説
近年のAI技術、とくに生成AIや大規模言語モデル（LLM）の発展によって、「学習していないタスクにも対応できるAI」が現実になりつつあります。
その代表的な技術が「Zero-shot学習（ゼロショット学習）」です。…
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One-shot学習（ワンショット学習）とは？AIが「たった1つの例」から学ぶ仕組みをわかりやすく解説
近年のAI技術では、「大量データがなければ学習できない」という従来の常識が大きく変わりつつあります。
その中でも注目されている技術が「One-shot学習（ワンショット学習）」です。…
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Few-shot学習（フューショット学習）とは？少ないデータでAIを賢くする仕組みをわかりやすく解説
近年のAI技術、とくに生成AIや大規模言語モデル（LLM）の進化によって、「大量の学習データがなくてもAIを活用できる時代」が到来しています。
その中で注目されている技術のひとつが「Few-shot学習（フューショット学習）」です。…
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破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）とは？AIが「以前の学習を忘れる」問題をわかりやすく解説
AI技術、とくに深層学習（ディープラーニング）は、画像認識や自然言語処理、自動運転など幅広い分野で活用されています。
しかし、AIには「新しいことを学ぶと、以前に学習した内容を忘れてしまう」という課題があります。
蒸留（Distillation）とは？
高性能AIを軽量化する重要技術をわかりやすく解説
近年のAI技術、とくにディープラーニングの分野では、高精度なモデルほど巨大化する傾向があります。
蒸留（Knowledge Distillation）とは？AIモデルを軽量化する重要技術を分かりやすく解説
近年のAI技術、とくに深層学習（ディープラーニング）の分野では、高精度なモデルほど巨大化する傾向があります。
しかし、モデルが大きくなるほど「計算コスト」「メモリ使用量」「推論速度」といった問題が発生し、スマートフォンやIoT機器などでは実用が難しくなるケースも少なくありません。…
転移学習とは？少ないデータで高性能AIを作る仕組みをわかりやすく解説
AIや機械学習の分野では、高性能なモデルを作るために大量のデータと膨大な計算資源が必要になります。
しかし、実際の現場では、…
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ファインチューニングとは？生成AIを自社向けに最適化する仕組みをわかりやすく解説
近年、生成AIや機械学習の分野で「ファインチューニング（Fine Tuning）」という言葉を耳にする機会が増えています。…
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