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マルチプロセスとマルチスレッドは、コンピュータの複数のタスクを並行して実行するための二つの異なる方法です。これらの概念を理解するためには、まずプロセスとスレッドの基本的な違いから始めましょう。 プロセス プロセスは、実行中のプログラムのインスタンスです。プロセスは自分自身のメモリ空間を持ち、オペレーティングシステムからシステムリソース（CPU時間、メモリなど）を割り当てられます。異なるプロセス間ではメモリが共有されないため、プロセス間の通信には特別な方法（例えば、IPC（
強化学習は、機械学習の一分野であり、エージェントが環境と相互作用しながら最適な行動方針を学習する方法です。このプロセスは、人間が試行錯誤を通じて学習する方法に似ています。エージェントは、定義された報酬に基づき、環境からのフィードバックを受け取りながら、最適な行動を学習します。ここで、報酬をどのように定義するかが、学習プロセスの成否に重要な役割を果たします。 強化学習のモデル強化学習は、エージェントが最適な行動を学習するために環境との相互作用を通じて報酬を最大化しようとするプ
正規化（Normalization）とは、数学、統計学、機械学習において、データのスケールを一定の範囲や分布に調整する処理を指します。これにより、異なるスケールのデータを比較しやすくしたり、機械学習アルゴリズムの性能を向上させたりすることができます。主に以下の2つの方法が広く用いられています。 1. Min-Max Normalization この方法は、データを0から1の範囲にスケーリングします。具体的には、各データ点から最小値を引き、その結果を最大値と最小値の差で割る
RNN RNN（Recurrent Neural Network）は、時系列データを扱うためのニューラルネットワークです。RNNの特徴は、過去の情報を記憶しながら、新しい入力に対して出力を生成することができる点にあります。ここでは、RNNの順伝播（forward propagation）と逆伝播（backpropagation）について、説明します。 RNNの順伝播 RNNの順伝播では、時系列データを一つずつ処理していきます。時系列データは、例えば文章の各単語や音声の各時
KLダイバージェンス（Kullback-Leibler Divergence）KLダイバージェンスは、二つの確率分布の違いを測る方法です。一方の確率分布が、もう一方からどれだけ離れているかを示します。KLダイバージェンスが大きい場合、二つの分布はかなり異なると言えます。小さい場合は、似ていると言えます。この指標は、情報理論で使われるエントロピーの考え方を拡張したものです。 VAE（Variational Autoencoders）VAEは、データを圧縮してから元に戻すオート
セマンティックセグメンテーションは、画像内の各ピクセルを特定のクラスに分類するコンピュータビジョンのタスクです。これにより、画像内の物体や領域を正確に理解することができます。 画像の領域を分割するタスクをSegmentation(領域分割)と呼び、Semantic Segmentationは「何が写っているか」で画像領域を分割するタスクのことを指します。 画像を物体領域単位で分類する物体認識や物体検出に対して、Semantic Segmentationは画像をpixel単位
物体検出とは物体検出は、画像の中で「何がどこにあるか」を特定する技術です。具体的には、画像内の物体を囲む四角形（バウンディングボックス）を描き、その中の物体を分類する作業を含みます。この技術は、自動運転車の歩行者検出や工場での品質管理など、さまざまな分野で使われています。 物体検出のモデルの精度を測る指標として mAP や AP があります mAP（Mean Average Precision）とAP（Average Precision）についてAP（Average P
ResNet (2015)開発者: マイクロソフト 特徴: Skip Connection（スキップ接続）を導入し、非常に深いネットワークの訓練を可能にしました。残差ブロックでは、畳込み層とSkip Connectionの組み合わせになっています。Residual Block(残差ブロック) を導入することで、結果的に層の深度の限界を押し上げることができ、精度向上を果たすことが出来ました。 重要性: 深層学習における勾配消失問題の解決に貢献し、多くの後続モデルに影響を与え
PyTorchの基礎: ディープラーニングのための便利なツールPyTorchは、ディープラーニングの研究と開発に広く使用されているオープンソースの機械学習ライブラリです。この記事では、PyTorchの基本的な概念と特徴について紹介します。 PyTorchとは？ PyTorchは、FacebookのAI研究チームによって開発された機械学習ライブラリで、Pythonで書かれています。PyTorchは、その柔軟性と直感的な使用感から、研究者や開発者に人気があります。 主な特徴
生成モデルとその種類についての解説 生成モデルは、データの分布を学習し、新しいデータを生成する能力を持つモデルです。この記事では、生成モデルの種類とその特徴について詳しく見ていきましょう。 KLダイバージェンスとJSダイバージェンスKLダイバージェンス: 二つの予想がどれくらい違うかを、一方向からだけ見て測る方法です。 JSダイバージェンス: 二つの予想がどれくらい違うかを、両方向から見て測る方法です。 識別モデルと生成モデル識別モデル: 与えられたデータからクラスを
セグメンテーション：画像を分割する機械学習のタスクセグメンテーションは、画像をいくつかのオブジェクトに分割する機械学習のタスクです。この分野には主に3つのタイプがあります。 1. セマンティックセグメンテーション 目的: 画像中の全ての画素にクラスラベルを予測する。 特徴: 各画素がどのオブジェクトに属するかを識別します。 2. インスタンスセグメンテーション 目的: 画像中の全ての物体にクラスラベルを予測し、一意のIDを付与する。 特徴: 重なり合う物体を個別に
物体検出の R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD、Mask R-CNNは、 コンピューターが写真の中の物を見つけるための技術です。 これらは、写真から物を識別し、位置を特定するのに役立ちます。 まず初めに単語の概要を一覧で表現してみます R-CNN：写真の特定の部分を切り取り、それが何であるかをコンピューターに教える方法です。 Fast R-CNN：R-CNNよりも効率的で、写真全体を一度に処理して、物の位置と種類を特定します。
機械学習の勉強で必要な単語の要約を簡単に表現してみました 注意事項 以下に記載されている内容は、私個人の見解に基づくものです。これらの情報を活用する際は、自己の責任で行ってください。また、ご意見やご指摘がある場合は、コメント欄にてお知らせいただければ幸いです。 数学的基礎概要を表現 ベイズ則: 何かが起こる前と後で、どれくらい確率が変わるかを計算する方法。 ナイーブベイズ: 物事を単純に分けて、それを使って何かを分類する方法。 平均二乗誤差: 予想と実際の差を二乗し
注意事項 以下に記載されている内容は、私個人の見解に基づくものです。これらの情報を活用する際は、自己の責任で行ってください。また、ご意見やご指摘がある場合は、コメント欄にてお知らせいただければ幸いです。 活性化関数には種類がある 活性化関数は閾値を境にして出力が切り替わる関数です。 様々な種類がありますが、基本的な活性化関数に シグモイド関数があります。 シグモイド関数は、ニューラルネットワークにおける活性化関数の一種です。活性化関数は、ニューラルネットワークの各層に
注意事項 以下に記載されている内容は、私個人の見解に基づくものです。これらの情報を活用する際は、自己の責任で行ってください。また、ご意見やご指摘がある場合は、コメント欄にてお知らせいただければ幸いです。 GPUとCPU 一般的なGPU（グラフィックス処理ユニット）の並列プログラミングモデルは、SIMD（シングル・インストラクション・マルチプル・データ）と呼ばれます。これは、単一の命令で複数のデータを同時に処理する方式を指します。GPUは、同じ種類の計算を多数のデータに対し
注意事項 以下に記載されている内容は、私個人の見解に基づくものです。これらの情報を活用する際は、自己の責任で行ってください。また、ご意見やご指摘がある場合は、コメント欄にてお知らせいただければ幸いです。 きっかけ 効率よく動画生成し 空いた時間で自分のスキルを高めたい chatGPTなど 実際に便利な既存の製品は活用し まだ世の中にないけれどもあったら便利な AIを医療従事者等 他の業界の皆様と作成したい！ そんな時 2023年12月現在 動画作成において 使用しや
