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IBL

2024/1/6 9:24:00

探究型学習（inquiry based learning）

片足学習

2022/11/23 11:02:00

　一度に勉強することは一個までとする方針・方策
　特にITにおいて、新しい技術を2個以上使用すると、どの新しい技術が問題になっているか見当がつけられなくなることから、一つずつ勉強した方が良いとされる[要出典]。

プロトタイプ思考

2022/2/13 15:28:00

「完璧」から「必要最低限」へ、「長期品質」から「一時的なシミュレーション」へ思考をシフトすること。


プロトタイプ思考の４つの原則

  • プロトタイプは「どんなもの」でも作れる
  • プロトタイプは使い捨て
  • 学習に「必要最低限」のものを作る
  • プロトタイプは「リアル」に見えなくてはいけない
機械学習モデルあれburn遺伝的プログラミング誤差逆伝播あれSimCSE評価データで学習ニューラルネットワーク誤差逆伝播法『DMMの検索に機械学習を導入して、A/B テストで圧勝した考え方』「ONNXはOpen Neural Network Exchangeの略称で、推論で広く使用されている機械学習モデルのフォーマットです。」機械学習ライブラリ機械学習の勝ちパターンあれ機械学習エンジニア機械学習プロジェクトあれあれ「MediaPipeというのはGoogleの開発したオープンソースのクロスプラットフォーム・カスタム可能な機械学習実行環境で、特にライブ/ストリーミング映像をターゲットにしています。」機械学習SDKあれ『仕事で始める機械学習』『最適輸送の理論とアルゴリズム (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 』ファインチューニングあれあれあれ『「機械学習とビジネスを橋渡しするものこそ評価指標であり, "全てのビジネスは条件付期待値の最大化問題として書ける"」という話の問題点と代替案 - ill-identified diary』『第51回情報計測オンラインセミナー「深層学習と過剰パラメータの理論、人工知能の理解への試み」 - YouTube』あれ事前学習MLMLXAxolotlED法SFT『九州大学集中講義 深層学習および機械学習の数理』DeepSpeed Zeroscikit-learnあれshumaiLightGBMあれxgboostOpenVINOあれSnowflake NotebooksあれSnowpark ML機械学習は逆関数『Scaling Analytics @ Instagram: The power of deterministic sampling | by Analytics at Meta | Aug, 2024 | Medium』あれ教師あり学習自己教師あり学習Random Cut ForestICMLKitOpsグラフ機械学習MLパイプラインgokart
言語モデル『深層モデルの高速化』『Network Pruning：枝刈り手法のサーベイ』枝刈り『深層学習 Part 2』『東京大学2020年度深層学習（Deep learning基礎講座） 第9回「深層学習と自然言語処理」』『生成 AI に必要な「基盤モデル」のメモリ使用量 98％削減につながる技術を開発 ─ 自動運転車や工作用ロボット用組み込みシステムへの搭載を目指す』あれあれ深層学習は面白くない学習には遺伝的プログラミングというのを使っていますあれ嘘だろ?深層学習が3Dゲームを再現あれ『第51回情報計測オンラインセミナー「深層学習と過剰パラメータの理論、人工知能の理解への試み」 - YouTube』『T-PRISM：深層学習と論理プログラミングの 融合』