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。

01

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

14

MLOps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