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ナレッジ分野特化BERTを比べてみた：金融の文章を読んだBERT専門用語を正しく理解できるのか
はじめに 生成AIの話題といえば、ChatGPT のようなLLM（大規模言語モデル）が中心です。一方で、文章を種類ごとに分ける、決... -
ナレッジFDEとは？FDEとSE・コンサル・SESとの違いを簡単に解説
生成AIやAIツールを導入したのに、現場ではなかなか使われていない。PoC（試験導入）ではうまくいったのに、本番の業務に定着... -
AIエージェントループエンジニアリング実践 — Claude Code /goalで試すAIの自律改善ループ
はじめに AIエンジニアリングの設計思想はここ数年で大きく進化してきました。まずプロンプトとコンテキストウィンドウの設計... -
データ分析 ナレッジKLダイバージェンスとは何か: コイン投げで確かめる「分布のずれ」
公平なコイン PP（表の確率 0.5）と、表が出やすいコイン QQ（表の確率 0.8）を考える。QQ が本物のコインだと信じたまま、実... -
データ分析 ナレッジ
【深層学習】Weight Space Programming入門 ― LLMが重みを読み書きする時代
はじめに 最近、「Weight Space Programming」という概念が注目を集めています。 これは、LLMがニューラルネットワークの重み... -
AIエージェント ナレッジLoRAとは何か?
LoRAとは LoRA(Low-Rank Adaptation)は、LLMの元の重みを固定したまま、下流のパラメータだけを学習に用いる方法です。モデル... -
ナレッジ【Databricks】DBUの料金算出方法
はじめに Databricksの料金は、DBU(Databricks Unit)の消費量に応じたDBU料金と、クラウド事業者が別に請求するインフラ料金... -
ナレッジ正解ラベルがまちがっていると、モデルはどこまで耐えられるか
はじめに 目的と背景 機械学習では「正解ラベルは正しい」という前提でモデルを学習します。しかし実際のデータでは、この前... -
AIエージェント ナレッジCursorのClaude Code拡張からOrcaに乗り換えて分かったこと ― 一人・gitなし・Claudeだけなら、中身はほぼ同じだった
1. イントロダクション 技術の概要と背景 Orca は、Claude Code や Codex などの AI エージェントを動かすことを中心に作られ... -
データ分析AIの予測に「保証つきの幅」をつける方法──Conformal予測とは
イントロダクション 機械学習モデルは、たいてい「来月の売上は100万円」のように1つの値（点予測）で答えを返す。しかし実務...