AI 医療分野における人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）の活用とメリット
人間のフィードバックを伴う強化学習（RLHF）は、医療分野での患者ケアや診断プロセスの改善に大きな可能性を秘めています。具体的な事例や導入ステップ、課題について詳しく解説します。
2024-07
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AI 強化学習とは？基本的な概念と仕組み
強化学習の基本概念と仕組みを分かりやすく解説。医療分野における具体的な応用例として、放射線治療の最適化やICU患者管理などを紹介。機械学習の新たな可能性を探る。
AI 医療データ解析に役立つLoRA（Low Rank Adaptation）の基礎知識
機械学習の新技術LoRA（Low Rank Adaptation）を医療データ解析に活用する方法を解説します。LoRAの基本概念から具体的な応用例まで、初学者にも分かりやすく紹介。効率的なデータ解析、コスト削減、高精度な予測を実現するLoRAの利点を詳しく説明。
AI 医療分野でのAI活用に役立つPEFTとは？
医療分野で注目されるPEFT（Parameter Efficient Fine-Tuning）とは？AIモデルの効率的な調整方法と具体的な応用例を初心者向けに解説します。医療従事者の方必見の情報満載。
AI 医療従事者向け解説！LLMとインストラクションチューニングの基礎知識
最新のAI技術であるLLM（大規模言語モデル）とインストラクションチューニングの基本概念から医療分野での具体的な応用例までを解説。診断支援、患者データ解析、健康相談チャットボットの活用法を詳しく紹介します。
AI 医療分野での機械学習: 初学者向けファインチューニングの基礎と応用
医療データ解析に機械学習を活用する方法を学びましょう。この記事では、ファインチューニングの基本概念から医療分野での応用例までを詳しく解説。精度の高い診断と治療を実現するための具体的な手順と注意点も紹介します。
AI 深層学習におけるデータ刈り込みの基礎と応用：一般的な学習 vs. 転移学習
深層学習の効率と精度を向上させるデータ刈り込みの方法について解説します。一般的な学習と転移学習における具体的な手法や利点を初学者向けに分かりやすく説明します。
AI 深層学習の高速化を実現する並列化手法：データ並列とモデル並列の徹底解説
深層学習モデルがますます複雑化する中、計算速度を上げるための手法として「並列化」が注目されています。本記事では、データ並列とモデル並列という二つの主要な並列化手法について、具体例を交えながら初学者向けに分かりやすく解説します。深層学習の性能...
AI Byte Pair Encoding (BPE) 入門：トークン分割の基礎と応用
自然言語処理において、テキストをどのように処理するかは非常に重要です。その中でもトークン分割は欠かせないステップです。この記事では、代表的なトークン分割手法であるByte Pair Encoding (BPE) について、その仕組みやメリッ...
AI Transformerアーキテクチャの完全ガイド：Encoder-only、Decoder-only、Encoder-decoderの違いと応用
Ashish Vaswani et al. (2017)“Attention Is All You Need” NeurIPS 2017 より引用し,一部改変Transformerは、自然言語処理において大きな革新をもたらしたモデルです。し...