AI知識ベース

网格搜索（Grid Search）是机器学习中用于系统化寻找最优超参数组合的自动化方法。这种方法通过预先定义每个超参数的候选值范围，穷举所有可能的参数组合，逐一训练模型并评估性能，最终选择表现最佳的超...

随机搜索（Random Search）是一种超参数优化方法，通过在参数空间中随机采样候选点来寻找最优配置。

数据增强（Data Augmentation）是通过人工创造新数据来扩充训练数据集的技术方法。

ナイーブベイズ・アルゴリズムは、ベイズの定理に基づく教師あり学習アルゴリズムである。「ナイーブベイズはベイズの定理に基づいており、特徴は互いに条件付きで独立であると仮定している。この仮定を単純化することで、計算の複雑さが大幅に軽減され、実用的なアプリケーションにおいて効率的なアルゴリズムとなる。

K-Meansクラスタリング（K-Means Clustering）は、古典的な教師なし機械学習アルゴリズムである。主にデータ集合をK個の不連続なクラスターに分割するために使用される。このアルゴリズムの目的は、各データ点が最も近いクラスタ中心に対応するクラスタに属するように、n個のデータ点をK個のクラスタに割り当てることである。

フィードフォワード・ニューラル・ネットワーク（FNN）は、人工ニューラルネットワークの基本的なモデルであり、広く使われている。ネットワークの接続はループやフィードバック経路を形成せず、情報は入力層から出力層へと厳密に一方向に流れる。

K-最近傍（K-Nearest Neighbors）は、分類や回帰タスクに使用できるインスタンスベースの教師あり学習アルゴリズムである。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、格子構造を持つデータを処理するために特別に設計された人工ニューラルネットワークであり、画像や映像解析の分野で優れている。

クロスバリデーションは、機械学習におけるモデルの汎化能力を評価するための中核的な手法である。基本的な考え方は、元のデータを訓練セットとテストセットに分割し、訓練と検証を異なるデータ部分集合でローテーションすることで、より信頼性の高い性能推定値を得ることである。このアプローチでは、...

ランダムフォレスト（Random Forest）は、複数の決定木を構築し、それらの予測値を組み合わせることで機械学習タスクを実行する統合学習アルゴリズムである。このアルゴリズムは、ブートストラップ集計の考えに基づいており、元のデータセットから複数のサンプルのサブセットをランダムに抽出し、各ツリーに対してプットバックを行う...

損失関数(LF)は機械学習の中核をなす概念であり、モデルの予測誤差を定量化するという重要な役割を担っている。この関数は、モデルの予測値と真の値との差の程度を数学的に測定し、モデルの最適化のための明確な方向性を提供する。

機械学習において、ハイパーパラメータとは、データから学習するのではなく、モデルの学習を開始する前に手動でプリセットされる設定オプションのことである。中心的な役割は、アルゴリズムの動作ルールを設定するように、学習プロセス自体を制御することである。例えば、学習...

決定木（DT）は、人間の意思決定プロセスをシミュレートするツリー型の予測モデルであり、一連のルールによってデータを分類または予測する。各内部ノードは特徴テストを表し、枝はテスト結果に対応し、葉ノードは最終決定を格納する。このアルゴリズムは分割統治戦略を用いる...

勾配降下は、関数の最小値を解くための中心的な最適化アルゴリズムです。このアルゴリズムは、関数の勾配（それぞれの偏導関数からなるベクトル）を計算し、θ = θ - η - ∇J(θ)の規則に従ってパラメータを繰り返し更新することにより、降下の方向を決定します。

ロジスティック回帰は、バイナリ分類問題を解くのに使われる統計的学習手法である。中心的な目的は、入力特徴に基づいてサンプルが特定のカテゴリに属する確率を予測することである。このモデルは、S字関数を用いて固有値を線形結合することにより、線形出力を0と1の間にマッピングする...

正則化は、モデルのオーバーフィッティングを防ぐための、機械学習や統計学における中核的な手法である。正則化は、モデルの複雑さに関連するペナルティ項を目的関数に追加することで、フィッティングの度合いを制御する。一般的な正則化にはL1正則化とL2正則化があり、L1正則化はスパース解を生成し、...

Generative Adversarial Network（GAN）は、2014年にIan Goodfellowらによって提案されたディープラーニングモデルである。このフレームワークは、2つのニューラルネットワークを互いに学習させることで生成モデルを実装する...

自己アテンションは、ディープラーニングにおける重要なメカニズムであり、元々はTransformerアーキテクチャで提案され、広く使われている。コアとなるアイデアは、モデルが入力シーケンス内のすべての位置に同時にアテンションし、各位置を...

マルチタスク学習（MTL）は孤立したアルゴリズムではなく、インテリジェントな機械学習パラダイムである。

拡散モデルは、画像、音声、テキストなどの新しいデータサンプルを作成するために特別に設計された生成モデルです。このモデルの中核は、物理学における拡散のプロセスにインスパイアされており、高濃度の領域から低濃度の領域への粒子の自然な拡散をシミュレートする。マシンでは...

モデルの微調整（Fine-tuning）は、機械学習における転移学習の具体的な実装である。中核となるプロセスは事前学習モデルに基づいており、大規模なデータセットを用いて一般的なパターンを学習し、広範な特徴抽出能力を開発する。ファインチューニングの段階では、次にタスクに特化したデータセットを導入し、...

注意メカニズム（Attention Mechanism）は、人間の認知プロセスを模倣する計算技術で、当初は機械翻訳の分野で応用され、後にディープラーニングの重要な一部となった。

Transformerアーキテクチャは、機械翻訳やテキスト要約のようなシーケンス間のタスクを処理するために設計された深層学習モデルである。コアとなる革新的な点は、従来のループや畳み込み構造を排除し、自己注意メカニズムのみに依存する点にある。モデルがシーケンスの全ての要素を並列に処理できるようにすることで、大規模な...

事前学習済みモデル（PTM）は、人工知能における基本的かつ強力な手法であり、大規模なデータセットで事前学習された機械学習モデルを表す。モデルは大量の情報を処理し、データから一般的なパターンや特徴を学習することで、幅広い知識ベースを形成する。

大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）は、Transformerアーキテクチャを中核とし、膨大なテキストデータに対して学習されたディープラーニングシステムである。このアーキテクチャの自己アテンションメカニズムは、言語の長距離依存関係を効果的に捉えることができる。このモデルの「ラージ...

ロング・ショート・ターム・メモリー（LSTM）は、シーケンスデータを処理するために特別に設計されたリカレント・ニューラル・ネットワークの変種である。人工知能の分野では、シーケンスデータは時系列予測、自然言語処理、音声認識などのタスクで広く使用されている。

Federated Learning（FL）は、2016年にグーグルの研究者チームによって初めて提案された革新的な機械学習アプローチで、データプライバシーと分散コンピューティングの課題に対処することを目的としている。

リカレントニューラルネットワーク（RNN）は、逐次データを処理するために設計されたニューラルネットワークアーキテクチャである。逐次データとは、言語テキスト、音声信号、時系列など、時間的順序や依存関係を持つデータの集まりを指す。

ニューラルネットワーク（NN）は、生物学的な脳におけるニューロンの働き方にヒントを得た計算モデルである。

AIの公平性とは、AIシステムが、その設計、開発、配備、運用のライフサイクルを通じて、すべての個人や集団を公平かつ不偏の態度で扱うことを保証する学際的な分野である。

メタ学習（学習方法の学習）は、機械学習分野の重要な一分野であり、新しいタスクに素早く適応できる学習アルゴリズムの開発に焦点を当てている。

人工知能の安全性（AI Safety）とは、AIシステム、特にますます強力になり自律的に動作するAIシステムが、そのライフサイクルを通じて、有害な結果を招くことなく、人間の意図に従って確実かつ予測可能に動作することを保証する最先端の学際的分野である。

自己教師あり学習（SSL）は、機械学習分野における新たな学習パラダイムであり、その中核となる考え方は、ラベル付けされていないデータから教師あり信号を自動的に生成し、モデルを訓練してデータの有用な表現を学習することである。

人工超知能（ASI）とは、認知、創造性、問題解決、意思決定などあらゆる領域で人間を凌駕する能力を持ち、人間の知能を凌駕する知的システムである。

転移学習（Transfer Learning：TL）は、機械学習の分野における重要な一分野であり、その中核となる考え方は、あるタスクやドメインから学んだ知識を、関連はするが異なる別のタスクやドメインに適用することである。

AIガバナンスとは、技術、倫理、法律、社会を網羅する包括的な枠組みであり、AIシステムの設計から開発、導入、最終利用までのライフサイクル全体を効果的に指導、管理、監督するものである。中心的な目標は、技術革新を妨げることではなく、AI技術の開発と応用が確実に始まるようにすることである。

半教師付き学習は機械学習の分野で重要な分野であり、学習効果と汎化能力を向上させるために、少量のラベル付きデータと大量のラベルなしデータを用いてモデルを共学習させる。

教師なし学習（ULS）は、事前にラベル付けされていないデータセットの処理に焦点を当てた機械学習の重要な一分野である。

強化学習は機械学習の重要な一分野であり、インテリジェンスが環境との継続的な相互作用を通じて、長期的な累積報酬を最大化するために最適な決定を下す方法を自律的に学習できるようにすることに主眼が置かれている。

教師あり学習は、機械学習の最も一般的で基本的な手法のひとつであり、その核となる考え方は、「正解」のある既存のデータセットを使って、予測や判断を行う方法をコンピューターモデルに教えることである。

ディープラーニング（DL）は機械学習の一分野であり、データ中の複雑なパターンを学習し表現するための多層人工ニューラルネットワークの使用を中心としている。

人工知能倫理（AI Ethics）は、AIシステムの開発、展開、使用において従うべき倫理原則、価値観、社会的責任を検討する学際的な分野である。

人工知能ブームの時代、AIツールは私たちの生活を変え、学術研究や論文執筆を大いに助けてきた。ユーザーがより効率的に仕事や勉強ができるように、このまとめでは、最先端の無料のAI学術論文アシスタントを15個厳選して紹介する。

弱い人工知能（Narrow AI）は現在、現実世界におけるAI技術開発の主流である。弱いAIは、特定の、明確に定義されたタスクを、その特定の領域において人間を凌駕するかもしれない知能レベルで実行するように設計され、訓練される。

人工知能（AI）とは、人間の知能をシミュレートし、拡張し、さらにはそれを凌駕するような理論的・技術的システムを構築することを目的とするコンピューター科学の中核的な一分野である。

一般人工知能（AGI）とは、あらゆる認知タスクにおいて人間と同様、あるいはそれ以上に理解し、学習し、推論し、適応し、創造することができる知的システムのことである。

説明可能なAI（XAI）とは、包括的なコンセプト・メソッド・テクノロジーとガバナンス・フレームワークのセットである。

デジタル・ツイン（Digital Twin）は、高精度、高忠実度、リアルタイムの双方向インタラクションを備えた仮想デジタル空間において、物理的実体や複雑なシステムのミラーモデリング、ダイナミック・マッピング、フルライフサイクル管理を行うための技術システムである。

より質の高いPPTを作成するためのツールはないかと、しばしば友人に尋ねられます。 「PPTを作るのは、コンテンツを書くよりも難しいんだ。

プログラミングにおけるAIの応用がますます深化するにつれ、多くの開発者はAIによるプログラミングの利便性を体験した後、自分たちのニーズをよりよく理解してくれる「専属AIエンジニア」の存在を期待するようになる。この需要の核心は、開発者の個人的な指示に正確に従うAIの能力にある...

Jubileeの大規模なモデルのAIコンテンツ検出を突破しようとして以来、技術記事は、 "洗濯 "プロンプトワードをリリースしました。JubileeのAI検出で "人工的な "と識別された上記の2つの割合は高くありません。 その理由は非常に簡単で、前提の元の構造と情報内容を破壊することなく記事を書き換えることで、基本的にAIの上で行うことは困難である。

本稿では、Kapa.aiがRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにおいてOpenAIのo3-miniのような推論モデルを最近探索した概要報告を行う...

1、DeepSeekの強み：論理的推論とコード生成：数学的な問題解決やコード生成など、論理的推論を必要とするタスクにおいて卓越したパフォーマンスを発揮し、開発者や学術研究のシナリオに適しています。 低コストとオープンソース：モデル構造と学習コストを最適化することで、DeepSeekは費用対効果の高い...

ノー・トレース・モードをオンにしてログインし直してください。

免責事項: 基本的なヒンティングテクニック（例：ゼロ/少数のサンプル例や命令形ヒント）は非常に効率的ですが、複雑なパズル（例：数学/プログラミングや多段階の論理的推論を必要とする問題）に直面した場合、より洗練されたヒントがより効果的な場合があります。大規模言語モデル(LLM)はこのような問題を扱うので...

私は最良の結果を見つけるために、様々なキューを研究し、テストすることに多くの時間を費やしてきました。このビデオでは、これらの経験を10段階のプロンプター・ワード・デザイン・テクニックにまとめました。基本的なことから始めて、最近のシンガポール・プロンプター・デザイン・コンペティションで優勝した専門的なテクニックまで紹介します。そして...

論文に水を差すには？Agent関連の命題を選び、Reactに以下のインスピレーションを加えて実験し、その結果をもとに論旨を逆算すると、概ね何らかの結果が得られる。 情報知覚英語中国語中国語説明知覚Perception 感覚を通じてアクセスすることを指す...

タイトル：Agent AI Towards a Holistic Intelligence 著者：Qiuyuan Huang, Naoki Wake, Bidipta Sarkar, Zane Duran...

感情表現を強化する 記事の感情表現を強化するために、以下の形式でAIに質問してみてください。 Prompt:記事の感情表現がやや平板なようですが、読者が記事の感情をより感じられるように、豊かな言葉や修辞的な工夫によって感情の伝達を高めてみてください...

ご存じないかもしれないが、AI音楽世代が到来した。ある人からは支持を集め、またある人からは反感を買っている。現在市販されている最高のツールのひとつがSunoで、30秒以内に2～3分の曲を生成することができる。 必要なのは、テーマ（または自己...

Perplexity Assistant Original # Assistant Background あなたはPerp...

重要：元の記事に著者と出典の情報がある場合は、「著者」の代名詞を使うのではなく、著者の名前と出典の情報を直接使って要約すること。例：「ティム・フェリスがポッドキャスト『ティム・フェリス・ショー203』で語ったこと」...

論文アドレス：https://arxiv.org/abs/2404.17723 知識マッピングは、的を絞った方法でしか実体関係を抽出できない。このような安定的に抽出可能な実体関係は、構造化データに近いものとして理解できる。 図1は、...を組み合わせた知識グラフを示している。

以下は、ヒント・エンジニアリングの基本的な考え方と、それがラージ・ランゲージ・モデル（LLM）のパフォーマンスをどのように向上させるかについての紹介である。 LLMのインターフェース：ラージ・ランゲージ・モデルがこれほど注目されている重要な理由の一つは、そのテキスト・トゥ・テキスト・インターフェースが最小限の操作体験を可能にすることである。これまでは、ディープラーニングを使ってあらゆる...

オープンソースアドレス：https://github.com/cpacker/MemGPT ペーパーアドレス：https://arxiv.org/abs/2310.08560 公式サイト：https://memgpt.ai/ ...

Needle in a Haystackテスト（NeedleInAHaystackにインスパイアされた）は、長文のさまざまな場所にキー情報をランダムに挿入することで大規模言語モデル（LLM）を形成し、その大規模モデルが長文からキー情報を抽出できるかどうかをテストすることで測定するプロンプトです...

ノベルクラフターは優れた小説作成ツールとして、小説作成の全段階を体系的に管理し、各段階で優れたAI執筆機能を提供することができます。 シーンストーリー完成システム メッセージ あなたは元...

🎉やあ、友よ！お気づきですか？ AI技術がめちゃめちゃ台頭して以来、斬新なショート動画はこれまでのストレス発散動画や風景動画から、リアルな漫画画像を使ったものへと進化しました！それはそのまま主要なショートビデオプラットフォームを爆発的に増加させ、その違いから、小説を読むのが好きな人と漫画を読むのが好きな人がまた融合した内容になっている...。

参考資料：https://colab.research.google.com/github/microsoft/autogen/blob/main/website/docs/topics/task...

AIが論文を書くのは簡単です！必要なのは、AIアシスタントに特定のタスクを完了させるために有効なChatGPT指示を使用することだけです。以下は、エッセイを書くための効果的なGPTプロンプトワード指示です： I. アウトライン指示拡大：プロンプトワード指示： 私のエッセイトピックは「[特定のエッセイトピック...]」です。

あなたは英語翻訳チームのリーダーです。 あなたはチームメンバーを手配し、「Xin Da Ya」という目標を達成するために、以下の翻訳に取り組んでもらいます。 第一次翻訳 - Xin、直訳を追求し、英語から中国語に翻訳し、正確さを追求する。 第二次翻訳 - Da、第一次翻訳をベースに、文化を考慮する。

このビギナーズガイドは、SEOの基本を理解し、ランキングを向上させるために必要なすべてを含む7つの章から構成されています。 また、当社のSEOブログやYouTubeチャンネルにある役立つリソースへのリンクも掲載していますので、SEOに精通したあなた自身の道を築くことができます。 ...

まえがき 少し前のことだが、私はブログのAI要約機能を中心に、あまり使っていないAPIをいくつか手元にため込んでいた。そして、私の妖精のような心は、これらのプラットフォームのアカウント・パスワードをしばしば忘れてしまうので、統一管理のためにOneAPIを使うことにした。OneAPIの作者が提供する...

プロジェクトアドレス： https://github.com/topoteretes/cognee/ 原文 あなたは、抽出のために設計されたトップクラスのアルゴリズムです...

Mixtral 8x22Bは現在入手可能で、オープンソースのGPT-4タイプとしては初の市販モデルである。 しかし、これは命令最適化モデルではなく、ベースモデルです。 つまり、まったく新しい方法でヒントを出す必要がある。 これはより...

この文書はChatGPTプレゼンテーションを使用して、文書生成コードは、画像をエクスポートするには、独自のソフトウェアを適応してください。 面倒な作業の迅速な視覚的な要約のための単語生成フローチャートをキューに、記事の生成は、よりフレンドリーな画像要素を追加するようにします。 関連ツール： 1.マーメイドは、作成するためのツールです...

ステップ1： 画像のインポート 注：クリックしてフォルダを開いて選択するか、ドラッグ＆ドロップでアップロードすることができます 生画像の品質とフュージョン効果を確保するために、スーパーキャンバスの淡い色でシンプルな背景の画像を選ぶようにし、文字の割合が少なすぎる画像は避けることをお勧めします ステップ2： インスピレーションレシピの選択 インスピレーションレシピ...

元記事：https://arxiv.org/pdf/2402.13550.pdf この方法の核心となる考え方は、ビッグモデルの思考を刺激し、文脈に基づいて意図を判断し、ビッグモデルの精度を自己調整させるためにスコアリングを加えることである。

原文：https://www.hbs.edu/ris/Publication%20Files/24-013_d9b45b68-9e74-42d6-a1c6-c72fb70c7282.pdf 本文旨...

OOTDiffusionは、潜在拡散モデリング技術に基づいたオープンソースのバーチャル試着ツールで、高度に制御されたバーチャル試着体験を提供するように設計されています。このチュートリアルでは、OOTDiffusionの機能、使用方法、インストールとデプロイの手順を詳しくご紹介します。 I. 機能の概要 OOTDiff...

似たようなケース: https://cloud.tencent.com/developer/article/2365063 正例: 美しい女性が白...

Kimiリーディングアシスタントは、あなたが見ることのできるあらゆるウェブページをKimiに送信し、制限されたコンテンツもKimi.aiのアシストで読むことができるようにするブラウザプラグインです。 Kimi Reading Assistantを使用する理由 ウェブ版Kimiとモバイル版Kimi...

今日のTwitterホットトピックは？微妙な名前や出来事には触れないように注意してください。

あなたは大学生のコースのPPTオーガナイザーとサマリーマスターであり、学生がアップロードしたコースの文書のために、あなたは、そのコンテンツの要約を整理する必要があり、コースの内容文書の内容を理解しやすい、明確な構造を出力する - このドキュメントは、大学生のコースの学習と最終的なリビジョン##スキルのニーズに応える - ...

あなたは、職業生活に関するガイダンスを必要とする利用者を支援することを専門とする経験豊富なキャリアカウンセラーです。あなたの仕事は、利用者の性格特性、スキル、興味、職業、職務経験に基づき、最適なキャリアを特定する手助けをすることです。 ##スキル - ネットワークを構築し、利用者のために様々な仕事に関する最新情報を検索する必要があります。

あなたは、会議の目的と行動計画が明確で曖昧でないことを確認し、高品質の議事録を照合して作成することに重点を置くプロのCEO秘書です。 会議の内容が完全に文書化され、正確に表現されていることを確認する。トピック、ディスカッション、決定事項、アクションプランなど、会議のあらゆる側面を正確に記録する。

あなたは映画評論家です。魅力的で創造的な映画批評を書いてください。プロット、テーマとトーン、演技とキャラクター、監督、サウンドトラック、撮影、美術デザイン、特殊効果、編集、テンポ、セリフなどのトピックを取り上げてください。しかし、最も重要な点は、その映画があなたに何を与えたかを強調することです。

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広告やマーケティングに関する理論的な知識と豊富な実務経験を持ち、商品特性の理解、ユーザーグループの位置づけ、ユーザーの注意を引く力、簡潔で力強い言葉の使い方に長けています。 - スローガン...

ジャーナルの査読者として活動していただきたいと思います。投稿された論文について、その研究、方法、手法、結論を批判的に評価し、長所と短所について建設的な批評を行うことで、査読とコメントを行うことが求められます。 ##注 - ユーザーが質問して初めて回答が始まる...

あなたはクリエイティブな詩人です。詩人とは詩を創作する芸術家のことで、豊かな想像力と独特の言葉遣いで、詩を通して感情を表現し、情景を描き、物語を語ることを得意とします。詩人は、ホメロスの叙事詩のように登場人物や物語を描写する時系列的な作品や、隠喩的な作品を創作する。

長い文章を要約するのが得意なアシスタントで、ユーザーから与えられた文章を要約し、要約を生成することができます ## 仕事の流れ 順を追って考えていきましょう。私が提供したコンテンツを読み、次のことを行ってください： - タイトル：xxx - 著者：xxx - タグ：記事の内容を読み、次に与える...

あなたは人気ショートビデオのスクリプトを書く専門家です。 あなたは多くの創造性とアイデアを持っており、オンライン人気のテリアのすべての種類をマスターし、深くゲーム、ファッション、衣類、フィットネス、食品、美容やショートビデオプラットフォーム上で他の人気分野についての知識やニュース情報を蓄積しています。

UnicodeのシンボルやEmojiの絵文字を使用して、既存の情報のレイアウトを最適化し、より良い読書体験を提供することに長けているタイポグラファーの方 タイポグラフィに必要な能力： - 情報をより構造化し、理解しやすくし、文字を強化することで、情報を向上させる...

##の目的 - ニュースから重要な情報を抽出し、整理してわかりやすく言い換える - ユーザーにより良い読書体験を提供し、情報を理解しやすくする - 情報の読みやすさを高め、ユーザーの集中力を高める ##のスキル - さまざまなニュースに精通し、テキスト情報を整理する能力がある...

あなたは簡体字中国語に堪能なプロの翻訳者で、特に専門的な学術論文をわかりやすい大衆科学論文に翻訳するのが得意です。文書の内容を中国語に翻訳するのを手伝ってください。翻訳スタイルは、中国のポピュラーな科学書と同様で、理解しやすく、中国人の表現習慣に沿ったもので、原文の形式は変えないようにしてください。翻訳スタイルは、中国の科学書のそれに似ていて、理解しやすく、中国人の表現習慣に沿ったもので、原文の形式は変えないようにしてください。