人工知能の数学: ニューラルネットワークの学習問題

人工知能（AI）を支える数学は、理解するのが難しい場合があります。

この記事では、関数解析と変分法の観点から説明します。

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TensorFlow vs PyTorch vs Neural Designer

学習精度は、最適化アルゴリズムが達成できる最小到達誤差と定義できます。

この記事では、3つの機械学習プラットフォームのトレーニング精度を比較します。

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人工知能がビジネスにもたらす6つの潜在的メリット

人工知能（AI）は、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるスマートな機械を構築することを目的としています。

この記事では、人工知能があなたの会社にどのようなプラスの影響を与えるかを説明します。

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ラーニングアナリティクスの5つの活用法

データ分析が活用される分野は多岐にわたります。教育分野で応用する場合は、学習分析についてです。

この記事では、ラーニングアナリティクスとは何か、そして5つの応用例を解説します。

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容量の比較：TensorFlow vs PyTorch vs Neural Designer

データサイエンスや機械学習において、容量とはコンピュータプログラムが解析できる最大データ量のことを指します。

この投稿では、TensorFlow、PyTorch、Neural Designerの3つの機械学習プラットフォームについて、近似ベンチマークに対する負荷容量を比較します。

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近似アルゴリズムとプラットフォームのベンチマークを行うRosenbrock Dataset Suite

性能ベンチマーク用のデータセットを見つけるのは難しいかもしれません。実際、データ容量、学習速度、モデル精度、推論速度などの主要な性能指標に必要な一貫性が、緩いデータセットでは欠けています。

この記事では、Rosenbrock Dataset Suiteと呼ばれるデータセット群を紹介します。その目的は、機械学習プラットフォームのベンチマークを容易にすることです。

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