深層学習⑦Face

©Hugging Faceハギングフェイスが従来のNLP（自然言語処理）講座を、LLM（大規模言語モデル）コースへと改編しました。軽量言語モデル講座であるsmol-courseやAIエージェント講座はこれまでに約10万人の受講者を集めており、最近では推論モデル開発やLLMのファインチューニング（fine-tuning）講座も追加されています。 従来の分類（classification）、固有表現抽出（named entity recognition）、検索（retrieval）など、伝統的なNLPの内容を維持しつつ、最新のトレンドを取り入れてカリキュラムを拡張しました。今後はModernBertのような、従来型NLPの最新トピックも追加される予定とのことで、AI開発に興味のある初心者から専門家まで、体系的に学べる環境がさらに強化される見込みです。 The NLP Course is becoming the LLM Course! https://huggingface.co/blog/llm-course ...

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第3章 深層学習：CNN Ⅰ 🧠 深層学習の概要 💡 深層学習（Deep Learning）とは？ 深層学習は、人間の脳の学習と記憶のメカニズムを模倣した方法です。 多層のニューラルネットワークを用いて、データから自動的に特徴を抽出し、複雑なパターンを学習します。 深層学習が学習すること 学習の仕組み 💡 最適化アルゴリズム 学習データの予測誤差を最小化できるように、重み（W）を最適化するアルゴリズムで学習します。 🎯 深層学習の長所と短所 ✅ 長所 ⚠️ ...