LLM 【 DeepResarch】ChatGPT Plusユーザーとしてディープリサーチを使ってみる場合の最適モデルとその効果は？
概要OpenAIは2025年2月26日にProユーザーだけではなくPlusユーザーにもディープリサーチを提供しました。しかし、Proユーザーであればo1Proでディープリサーチを使うことが推奨されていますが、Plusユーザーはo1で使えば良...
Shion
LLM 
GPT 【推論モデル】「o3-mini」「o3-mini-high」「o1」「o1-pro」のそれぞれの違いとコーディングによる確認と検証
概要OpenAIの「o3-mini」シリーズは、低コストかつ軽量なモデルで、シンプルなタスクに最適です。特に「o3-mini-high」は精度が向上し、長文処理や推論力が求められる場面にも対応可能で、コストパフォーマンスに優れ、要約、基本的...
機械学習 【第10回】時系列データ解析と自然言語処理の基礎（後編）
【今回の主な内容】時系列データから言語理解まで、Transformerの可能性を探る今回のテーマは自然言語処理、時系列データ解析、音声認識における技術進化の流れと、Transformerモデルの登場が果たした革新について解説します。まず、自...
プログラミング 【第10回】時系列データ解析と自然言語処理の基礎（前編）
【今回の主な内容】時系列データ解析と生成タスクの基礎今回のテーマは、時系列データと自然言語処理（NLP）の基礎としての生成分野を学び、RNNを中心とした時系列モデルの役割を理解することです。前編では時系列データ解析の基礎と生成分野、後編では...
ディープラーニング 【第9回】ディープラーニングの基礎とCNNの仕組み（後編)
【今回の主な内容】畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構築と応用今回のテーマでは、画像認識タスクの土台となる、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構築とその応用に焦点を当てます。CNNは、画像から特徴を抽出し、分類するために最適...
ディープラーニング 【第9回】ディープラーニングの基礎とCNNの仕組み（中編)
【今回の主な内容】バッチ処理・最適化アルゴリズム今回のテーマでは、「効率的な学習」を実現するために欠かせない バッチ処理 と 最適化アルゴリズム の基礎に焦点を当てます。これらは、ディープラーニングモデルが高次元で膨大なデータを効率よく処理...
ディープラーニング 【第9回】ディープラーニングの基礎とCNNの仕組み（前編)
概要最近では私たちの生活のあらゆる場面でAIが密接に関わっています。その中核技術であるディープラーニング（深層学習） は、私たちが日常的に行っている無意識的な行動を意識化し、具体的なモデルとして具現化することに成功しています。たとえば、画像...
機械学習 【第8回】教師なし学習の基本とラベルなきデータの可能性（後編）
後編の目標現代のデータ分析では、特にテキストデータや高次元データの扱いが難しく、複雑なデータ構造の理解と分析が求められます。これらのデータから隠れたパターンや構造を見つけることは、ビジネスのインサイトや新たな発見を生み出すために不可欠です。...
機械学習 【第8回】教師なし学習の基本とラベルなきデータの可能性（中編）
中編の目標今回の目標は、高次元データの次元削減と異常検知技術について理解し、それらを実装できるスキルを習得することです。次元削減を通じてデータの可視化と理解を深め、異常検知を使って異常なデータパターンを発見する力を身につけます。具体的には、...
機械学習 【第３回】情報理論と高度な数学概念による機械学習の最前線
前回の振り返り前回のブログでは、機械学習を支える数学の基礎として確率統計と最適化手法について詳しく学びました。今回は、情報理論と高度な数学概念が機械学習にどのように貢献するかを探ります。特に、エントロピーやKLダイバージェンスなどの概念を通...