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人気順 10 users 50 users 100 users 500 users 1000 users大規模言語モデルのための強化学習|npaka|note
以下の記事が面白かったので、軽く要約しました。 ・Reinforcement Learning for Language Models 1. はじめに「ChatGPT」とそれに続く「大規模言語モデル」(LLM)のリリースに伴い、「RLHF」の重要性が議論されました。しかし、なぜ「強化学習」が「教師あり学習」よりも言語モデルの学習に適しているのか疑問に思いまし... 続きを読む
Kaggleは実務の役に立つ? データサイエンティストがKaggleから学んだ「教師あり学習」の勘どころ - エンジニアHub|若手Webエンジニアのキャリアを考える!
日本経済新聞社でデータサイエンティストとして働いている石原です。 本稿では、筆者が社外活動として取り組んでいる世界規模の機械学習コンペティション「Kaggle」を紹介します。特に「Kaggleがどのような観点で実務に役立っているか」という筆者の経験談を基に、Kaggleの魅力をお伝えすることを目的としています。 筆... 続きを読む
文系でも分かる「機械学習」のススメ 教師あり/なし、強化学習を解説 (1/3) - ITmedia NEWS
最近よく耳にするようになった「機械学習」という言葉。ビジネスで活用するには機械学習でできることとその限界を理解しておく必要があるだろう。 前回記事では、機械学習には大きく分けて「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類が存在することを解説した。今回はこの3つについて、もう少し詳しく整理して... 続きを読む
なぜいま機械学習が注目されているのか――教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基本を理解する:CodeZine(コードジン)
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ!あたらしい... 続きを読む
Pythonの機械学習ライブラリ「scikit-learn」で実践する「教師あり学習」「教師なし学習」 (1/3):Pythonで始める機械学習入門(7) - @IT
プログラミング言語「Python」は機械学習の分野で広く使われており、最近の機械学習/Deep Learningの流行により使う人が増えているかと思います。一方で、「機械学習に興味を持ったので自分でも試してみたいけど、どこから手を付けていいのか」という話もよく聞きます。本連載「Pythonで始める機械学習入門」では、その... 続きを読む