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  • 絶対に分かる機械学習理論 - ジョイジョイジョイ

    私が機械学習を学び始めたとき、訓練データとテストデータは異なるのだから、訓練データ上で損失を下げたとしても、テストデータでの性能が必ずしも保証されるとは限らないのではないかと感じ、理解に苦労しました。 本稿では、かつての自分を含め、統計と機械学習の初心者に向けて、なぜテストデータでも性能が理論的に保証されるのかを丁寧に解説します。 本稿の最後では、この議論を深層学習の理論に応用し、最先端の研究にまで一気に繋げます。期待値や分散などの統計学の基礎知識だけからここまで発展的な内容にまでたどり着くというのが本稿の目的です。ぜひ最後までお付き合いください。 目次 目次 期待値への集中 マルコフの不等式 チェビシェフの不等式 ヘフディングの不等式 モデルの評価 訓練の場合には同じ議論は成り立たない ユニオンバウンド 候補の数が有限の場合 候補の数が無限の場合 深層学習の理論へ 著者情報 期待値への集

      絶対に分かる機械学習理論 - ジョイジョイジョイ
    • Llama 4 の概要|npaka

      以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation 1. Llama 4本日、「Llama 4 Scout」と「Llama 4 Maverick」がリリースしました。これらは、前例のないコンテキスト長のサポートを備えた初のオープンウェイトネイティブマルチモーダルモデルであり、MoEアーキテクチャを使用して構築されています。 また、新しいモデルの教師として機能する最も強力な「Llama 4 Behemoth」のプレビューも行います。 ・Llama 4 Maverick ・17Bのアクティブパラメータ ・128のエキスパート ・合計400Bのパラメータ ・100万トークンのコンテキスト長 ・Llama 4 Scout ・17Bのアク

        Llama 4 の概要|npaka
      • Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命

        Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命 はじめに 2025年4月5日、Meta AIは待望の新しいAIモデルファミリー「Llama 4」を正式に発表しました。このLlama 4は、Metaにとって初めてのネイティブマルチモーダルモデルであり、また初めてMixture of Experts(MoE)アーキテクチャを採用したモデルでもあります。 現代のAI開発において、オープンソースモデルの重要性はますます高まっています。特に、日常生活でAIを活用する人々が増える中、先進的なモデルとシステムが広く公開されることで、誰もがパーソナライズされたAI体験の未来を構築できるようになります。 この記事では、Llama 4の革新的な特徴、その技術的背景、競合他社のモデルとの比較、そして将来の展望について詳しく解説します。AI技術者として、この新たなモデルがもたらす可能性と影響を

          Llama 4: Metaがもたらす新時代のマルチモーダルAI革命
        • アンモナイトの秘密:太古の殻に隠された驚くべき物語 - 数物外縁研究所(v・∇)v

          アンモナイトと聞くと、渦巻き型の化石を思い浮かべる人が多いかもしれません。この古代の海洋生物は、地球の歴史を物語る重要な痕跡であり、科学や想像力を刺激する存在です。しかし、アンモナイトがどのような生物で、なぜ注目されるのかを詳しく知る人は意外と少ないのではないでしょうか。この記事では、アンモナイトの構造や生態を丁寧に解説し、興味深い知識を交えながら、幅広い読者に楽しめる内容をお届けします。それでは、アンモナイトの神秘的な世界へ一緒に入っていきましょう。 アンモナイトとは何か?その基本と特徴 まず、アンモナイトとは何かを確認しておきましょう。アンモナイトは、約4億年前から6600万年前まで生息していた海洋軟体動物で、頭足類(イカやタコの仲間)に分類されます。その特徴的な渦巻き型の殻は、内部が仕切りで区切られた部屋(隔壁)で構成されており、化石としてよく保存されています。殻の直径は数センチから

            アンモナイトの秘密:太古の殻に隠された驚くべき物語 - 数物外縁研究所(v・∇)v
          • エントロピーの逆転 (Entropy Reversal)とは?物理学と情報理論における重要な概念を解説 - 数物外縁研究所(v・∇)v

            はじめに エントロピーの逆転(Entropy Reversal)は、物理学や情報理論の分野において非常に興味深い現象として注目されています。エントロピーという言葉は、一般的には「無秩序」や「ランダム性」を意味し、物理的なシステムや情報の流れにおける不確定性や乱雑さを定量的に表す尺度として用いられます。通常、エントロピーは時間の経過とともに増加する傾向にあり、これは自然界の基本的な法則の一つと考えられています。しかし、エントロピーの逆転とは、このエントロピーの増大とは反対に、エントロピーが減少する、あるいは秩序が増す方向に進む現象を指します。この概念は一見すると直感に反するものですが、特定の条件下で発生する可能性があり、科学的に深い洞察を与えてくれるテーマです。 この記事では、エントロピーの逆転という概念について詳しく掘り下げ、その基本的な定義から始まり、熱力学と情報理論の両方の視点からその

              エントロピーの逆転 (Entropy Reversal)とは?物理学と情報理論における重要な概念を解説 - 数物外縁研究所(v・∇)v
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