トピックハブ
各ハブでは全体像、関連レッスンを通る学習パス、リファレンス表、そのテーマの最新ニュースと論文を提供します。
機械学習の基礎
パラダイム、バイアスと分散、損失関数、最適化、評価
02データ、特徴量、パイプライン
収集、ラベリング、クリーニング、特徴量、リーク、分割、バージョン管理
03古典的機械学習
線形モデル、木、ブースティング、SVM、k-NN、クラスタリング、PCA
04ディープラーニング
誤差逆伝播、初期化、正規化、正則化、最適化器、スケジュール
05トランスフォーマーと大規模言語モデル
注意機構、トークン化、事前学習、スケーリング則、デコーディング、コンテキスト窓
06ファインチューニングとアライメント
SFT、LoRAとQLoRA、RLHF、DPO、指示データ、アライメントの評価
07プロンプティング、ツール使用、エージェント
プロンプト、構造化出力、ツール呼び出し、エージェントループ、MCP、評価
08検索とRAG
エンベディング、ベクトル索引、チャンク化、ハイブリッド検索、リランカー、評価
09コンピュータビジョン
CNN、ビジョントランスフォーマー、検出、分割、画像拡散モデル、動画
10音声とオーディオ
音声認識、テキスト音声合成、音声エンベディング、ストリーミング推論
11生成モデル
VAE、GAN、拡散モデル、フローマッチング、自己回帰モデルの比較
12強化学習
MDP、方策勾配法、PPO、オフラインRL、言語モデルのためのRL
13評価とベンチマーク
評価指標、ホールドアウト集合、汚染、LLMによる判定、人手評価、A/Bテスト
14MLOpsとデプロイ
サービング、バッチ処理、推論の量子化、監視、ドリフト、CI、レジストリ
15ハードウェアとアクセラレーション
GPU、TPU、Apple Silicon、NPU、FPGA、帯域幅、混合精度、カーネル
16効率的な機械学習
量子化、枝刈り、蒸留、スパース性、小型モデル、オンデバイス
17安全性、セキュリティ、プライバシー
プロンプトインジェクション、ジェイルブレイク、ポイズニング、抽出、保証付きプライバシー
18解釈可能性
プロービング、帰属、スパースオートエンコーダ、機構的手法とその限界
19オープンソースMLエコシステム
PyTorch、JAX、Hugging Face、vLLM、llama.cpp、Ollama、オープンウェイトとライセンス
20キャリアと業界
職種、スキル、面接、ポートフォリオ、市場、そして規制の概観