Kaggleで実践 - 機械学習

データサイエンスの世界に足を踏み入れるきっかけとして、Kaggleは多くの初心者にとって非常に魅力的なプラットフォームです。中でも「Kaggle Playground Series」は、比較的軽量なテーブルデータのコンペティションとして、初めてKaggleに挑戦する人向けに最適な環境を提供しています。

GPUの並列計算能力を活用することで、機械学習やディープラーニングの学習時間を大幅に短縮できるようになりました。NVIDIAが提供するCUDAプラットフォームは、この並列計算の革命を牽引し、機械学習実装でよく使われる多彩なライブラリの基盤となっています。今回は、CUDAの背景から、実際に機械学習で頻繁に利用されるライブラリ（cuDNN、cuML、CuPyなど）を中心に、CUDAエコシステムの全体像とその応用例をご紹介します。

機械学習では、学習時間の短縮が非常に大事になってきます。今回は、KaggleのT4×2環境を利用し、XGBoost、LightGBM、CatBoostの各ライブラリでのCPU版とGPU版の学習時間を比較しました。

<<前回の記事>>機械学習やディープラーニングの学習プロセスでは、膨大な計算が発生します。特に、ニューラルネットワークの学習では行列乗算などの計算が頻繁に行われるため、処理速度は非常に重要です。今回は、Kaggle Notebook（P10...

機械学習の分野では、データの前処理、モデルの学習、推論といった多くの計算が発生します。その中で、CPUとGPUはそれぞれ異なる強みを持っています。ここでは、各プロセッサの得意とする計算や並列性の違いを、数式や具体的な計算例を通して解説します。

autoencoder は入力データの圧縮と再構成を目的とした教師なし学習手法として、1980年代から1990年代にかけて研究されていました。当時はシンプルなニューラルネットワークの一形態として利用され、主に次元削減やノイズ除去の目的で応用されていました。

機械学習の世界に足を踏み入れると、まず目にするのが線形回帰です。線形回帰はそのシンプルさと解析的に解ける性質から、多くの入門者にとって最初の学習対象となります。しかし、現代の機械学習の主流であるニューラルネットワーク（NN）は、はるかに複雑な非線形問題を解くために進化してきました。この記事では、線形回帰とニューラルネットワークの基本概念、そしてそれぞれの最適化手法の違いについて詳しく解説します。

OpenAIは、2018年のGPT-1から始まり、今日に至るまで、Transformerアーキテクチャを基盤にした大規模言語モデルの開発を推進してきました。本記事では、各モデルの歴史的な進化とその構造上の改良、さらには現状利用可能なモデルの特徴と今後の展望について解説します。

音声生成や音楽の合成など、音響分野において高精度な成果を上げているディープラーニングモデルの中でも、WaveNetは非常に革新的なモデルとして注目されています。2016年にDeepMindによって発表されたWaveNetは、従来の音声合成技術と比べて自然なサウンド生成が可能となり、その後の研究や応用に大きな影響を与えました。本記事では、WaveNetの基本概念とその仕組みについて解説するとともに、TensorFlowを用いた簡易実装例を通して、モデル構築の流れを紹介します。

画像認識や物体検出の分野において、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、1990年代の初期研究から現在に至るまで、その革新的なアーキテクチャと高精度な結果により広く採用されてきました。手書き数字認識の領域から複雑な画像分類まで、CNNはディープラーニングの進化を牽引し、実用的な応用で大きな成果を上げています。