機械学習・ディープラーニング
-
「Gemma-2-9B」の力を試す！アニメと数学についてGoogleのAIに質問してみた
モデルの概要 「Gemma」は、Googleによって開発された最新の言語モデルの一つであり、最初に発表されたのは2月で、その時点では20億パラメータと70億パラメータの2つのバージョンが提供されていま …
-
PythonでDatasetsのmapメソッドを使ったデータ整形の方法
Datasetsのmap datasetsライブラリのmapメソッドは、データセット内の各サンプルに関数を適用するために使用されます。これにより、データセットを前処理したり、特定の操作を実行することが …
-
交差エントロピーの数式解説！機械学習における重要性
交差エントロピーとは？ 交差エントロピー（cross-entropy）は、情報理論や機械学習において重要な概念です。これは、ある確率分布が他の確率分布とどれだけ異なるかを測定するために使用されます。 …
-
KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）！基礎から実際の計算まで
KLダイバージェンスとは KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）は、情報理論や統計学、機械学習などの分野で広く使われる概念です。KLダイバージェンスは、ある確率 …
-
ValueError: The checkpoint you are trying to load has model type `gemma2` but Transformers does not recognize this architecture.の解決方法！gemma2の読み込み
エラーの詳細 ValueError: The checkpoint you are trying to load has model type ‘gemma2’ but Transformers do …
-
meta-llama/Meta-Llama-3-8Bの使い方！導入から活用までの徹底解説
meta-llama/Meta-Llama-3-8Bとは Meta-Llama-3-8Bは、Metaが開発したdecoderタイプの大規模言語モデルです。テキスト生成やード補完、対話システムに優れ、8 …
-
Ultralytics YOLOv10とFlaskで作る物体検知アプリ
今回作成するアプリケーション FlaskアプリケーションでYOLOv10モデルを使用して画像の物体検出を行うサンプルを以下に示します。このアプリケーションは、アップロードされた画像に対して物体検出を行 …
-
YOLOv10で鳥を見つけよう！Ultralyticsを使用した物体検出
モデルの概要 YOLOv10は、物体検出モデルで、NMS（非最大抑制）を排除し、効率と精度を高める新しいアーキテクチャを採用しています。このモデルは、画像内の物体をリアルタイムで正確に検出することを目 …