IT・プログラミング ローカルCPUでLLMを動かす方法(Docker+Ollama+OpenWebUI)
GPUないけど、なんとかして、CPUでChatGPTのようなAIチャットを動かしたい！ 今回はその方法を紹介します。 この記事では、ローカルのCPU環境で大規模言語モデル(LLM)を動かすために、DockerとOllama、およびOpenW...
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IT・プログラミング ベルマン方程式とは？～導出と具体例～
ベルマン方程式は、強化学習や動的計画法で使われる数理モデルで、「最適な行動を選ぶための指針」を提供します。特に、長期的な報酬を最大化するために、各状態で取るべき最適な行動を求めるために利用されます。 ベルマン方程式とは？ ベルマン方程式は、...
IT・プログラミング 迷路で理解する動的計画法と方策反復法
動的計画法とは 動的計画法（Dynamic Programming, DP）は、問題を部分問題に分解して解く手法です。強化学習では、状態ごとに最適な価値を計算し、その情報をもとに最適な方策（Policy）を決定します。特に、エージェントがど...
IT・プログラミング 強化学習の基本アルゴリズム ε-greedy法
ε-グリーディー法とは ε-グリーディー法（Epsilon-Greedy Method）は、強化学習の代表的な探索アルゴリズムの一つで、探索（exploration）と活用（exploitation）のバランスを取るためのシンプルな手法です...
IT・プログラミング 強化学習におけるマルコフ決定過程 (MDP) とは？
マルコフ決定過程 (MDP) とは？ マルコフ決定過程 (Markov Decision Process, MDP) は、エージェントがある環境内で行動し、最適な行動方針（ポリシー）を見つけるための数学的枠組みです。 特に、強化学習で頻繁に...
IT・プログラミング 機械学習の種類を理解する
機械学習の種類 機械学習は、コンピュータがデータから学習し、パターンを見つけて意思決定を行うための技術です。機械学習は大きく 教師あり学習、教師なし学習、強化学習 の３つに分類されます。この記事ではそれぞれの学習の特徴や適用する問題を見てい...
IT・プログラミング 単語ベクトルのエンベッディング：局所表現と分散表現
自然言語処理（NLP）において、単語の表現方法はモデルの性能に大きな影響を与えます。以前は、単語を「局所表現」で表す方法が一般的でしたが、現在では「分散表現」として単語ベクトル（Word Embedding）を利用することが標準となっていま...
IT・プログラミング 自然言語処理の重要技術Transformerについて
Transformerとは Transformerは、自然言語処理（NLP）や他の機械学習タスクにおいて非常に重要なモデルの一種です。2017年にVaswaniらによって提案されたこのモデルは、機械翻訳などのタスクで広く使われ、従来のRNN...
IT・プログラミング TransformerをGNN（グラフニューラルネットワーク）の観点から考えてみる
前回の記事ではTransformerについて概要を解説しました。 今回は、このTransformerをGNNの観点からとらえてみたいと思います。 グラフニューラルネットワーク（GNN）とは GNNは、グラフ構造データを学習するために設計され...
IT・プログラミング グラフニューラルネットワーク（GNN）とは
グラフニューラルネットワークとは グラフニューラルネットワーク（GNN, Graph Neural Network）は、グラフデータに対して適用できるディープラーニングモデルです。グラフデータはノード（頂点）とエッジ（辺）で構成されており、...