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1バッチを処理してパラメータを1回更新する、学習の最小ステップ。

複数のAI・ツール・処理の流れを統括し、全体を協調させる制御。

構成要素を一つずつ取り除き、各部分の貢献度を調べる検証手法。

モデルの信頼度が、実際の正解率と一致するように調整すること。

コンテンツが規約や安全基準に違反していないか判定・管理すること。

Meta製の、画像内の任意の物体を切り分けられる汎用セグメンテーションモデル。

教師あり学習で、各データに与える正解の情報。

コードの統合・テスト・デプロイを自動化する開発手法。

物体検出やセグメンテーションの標準として使われる画像データセット。

文章を[[token]]という処理の最小単位に分割すること。言語モデルが文を扱う最初のステップ。

画像や映像をコンピュータに認識・理解させる技術分野。物体検出や顔認識などを含む。

特定の人の声をAIで再現し、任意の文章をその声で話させる技術。

実データの代わりにAIが人工的に作り出す学習用データ。

Meta(旧Facebook)のAI研究部門。オープンなLlamaシリーズで知られる。