機械学習・ディープラーニング
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【Transformers】AutoModelForCausalLMの意味と使い方について
AutoModelForCausalLMについて Transformersは、自然言語処理（NLP）における最先端のモデルを提供しており、その中でも特に重要な役割を果たしているのが「AutoModel …
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【機械学習】教師なし学習とは？主な手法と特徴、応用例について
教師なし学習 教師なし学習（Unsupervised Learning）は、データに対して正解（ラベル）が与えられていない状態で、データのパターンや構造を見つけ出すための機械学習の一つの手法です。教師 …
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【機械学習】教師あり学習とは？分類と回帰問題について
教師あり学習 教師あり学習（Supervised Learning）は、機械学習の一つの方法で、ラベル付きデータを用いてモデルを学習させる手法です。ラベル付きデータとは、各データポイントに対してその「 …
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【深層学習】活性化関数と非線形関数の意味について
活性化関数 活性化関数は、ニューラルネットワークの「非線形性」を加えるために使われます。これがないと、どれだけ層（レイヤー）を重ねても、線形な計算しかできず、層を重ねる意味がありません。非線形な活性化 …
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機械学習とは？機械学習の種類と応用分野について
機械学習とは 機械学習は、データから学習し、予測や判断を行うアルゴリズムを開発する分野です。従来のプログラムは明確なルールに基づいて動作しますが、機械学習では大量のデータからパターンを学び、そのパター …
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【Hugging Face】ライブラリTransformersについて
はじめに ライブラリ「Transformers」とは、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョン（Computer Vison）、音声などのタスクを効率的に行うための強力なツールです。このライブラリ …
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【Hugging Face】Transformersのインストール方法について
Transformers 近年、自然言語処理（NLP）やコンピュータビジョンの分野では、Transformersのアーキテクチャを採用したモデルが多くの応用で優れた成果を上げています。Transfor …
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【PyTorch】形状の操作とブロードキャスティングについて
形状の操作 テンソルの形状（次元）を変更する操作も頻繁に使います。リサイズや次元の追加、削除について説明します。 リサイズ（形状の変更） view()メソッドを使うことで、テンソルの次元を自由に変更で …