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GPU・LLM・MLOps・Kubernetes、そしてマインドセット · 15 件
準同型暗号コンパイラHEIRとコストという条件 — 発表文にない数字をコメントが埋めた事例
Googleが準同型暗号向けのオープンソースコンパイラツールチェーンHEIRを公開しました。ここでの本当のニュースは暗号ではなくコンパイラです。これまで準同型暗号の実配備を阻んできたのは数学ではなく、暗号の専門家にしかできなかったパラメータ選択の作業だったからです。ただし発表文はオーバーヘッドの数値を1つも示しておらず、その空欄をこの分野を研究したコメント投稿者たちが埋めました。どのワークロードが適用対象で、どれがまだそうでないかをその
2026-08-14 · 14 分で読めます #cryptography#privacy#compiler#machine-learning#security信用評価システム(CSS)の設計 — スコアカードからML審査まで
与信審査の頭脳であるCSS(Credit Scoring System)を解剖します。申込スコアと行動スコア、WoE/IVベースのスコアカード開発、ロジスティック回帰とMLモデルの規制観点での比較、フィーチャーストアとリアルタイムサービングのアーキテクチャ、意思決定エンジン、PSIモニタリング、内部格付手法(PD/LGD/EAD)までを実務の視点で整理します。
2026-06-13 · 30 分で読めます #credit-scoring#css#risk-management#machine-learning#scorecardCUDA GPUプログラミングモデル Deep Dive — SIMT、メモリ階層、Tensor Core、カーネル最適化完全ガイド (2025)
ChatGPT、Stable Diffusion、Soraを動かすエンジン、NVIDIA GPUとCUDA。本稿ではCUDAプログラミングモデルをゼロから解剖する。GPUハードウェアアーキテクチャ (SM、Warp、CUDA Core)、SIMT vs SIMD、スレッド階層 (Grid/Block/Thread)、メモリ階層 (Global/Shared/Constant/Register)、なぜMemory Coalescingが最
2026-04-15 · 21 分で読めます #cuda#gpu#nvidia#ai#machine-learningDiffusion Models Deep Dive — DDPM、Latent Diffusion、Classifier-Free Guidance、DDIM、Stable Diffusion 完全攻略 (2025)
Stable Diffusion、DALL-E、Midjourney、Soraの基盤となるdiffusion model。本記事ではDiffusion Modelをゼロから解剖します。Forward/Reverse diffusion process、DDPMとvariational lower bound、Score-basedの視点、DDIMによる加速sampling、U-Netアーキテクチャとcross-attention、Lat
2026-04-15 · 36 分で読めます #diffusion#generative-ai#stable-diffusion#ddpm#machine-learningAWS Machine Learning Specialty (MLS-C01) 完全模擬試験
MLS-C01 試験対策として65問の実践練習問題を収録。Data Engineering、EDA、Modeling、ML Implementation の全ドメインを網羅。SageMaker、Kinesis、Glue、Lake Formation などの核心サービスを解説。
2026-03-17 · 46 分で読めます #aws#mls-c01#machine-learning#sagemaker#aws-certificationAI/ML数学基礎完全ガイド：線形代数・微積分・確率論・情報理論
AI/MLを理解するために必要な数学の核心を完全網羅。線形代数（ベクトル、行列、固有値）、微積分（偏微分、連鎖律）、確率統計（分布、MLE、ベイズ）を直感的な解説とともに学ぶ。
2026-03-17 · 30 分で読めます #mathematics#linear-algebra#calculus#probability#statisticsデータ中心のAI完全ガイド：高品質データでAI性能を最大化する
データ中心のAI（Data-Centric AI）を完全マスター。データ品質の測定、ラベル修正、データ拡張、合成データ生成、Cleanlab、能動学習、データフライホイールまで実践コードで徹底解説。
2026-03-17 · 24 分で読めます #data-centric-ai#data-quality#data-labeling#synthetic-data#aiAI/ML向けPython完全ガイド：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learnをマスターする
AI・機械学習のためのPythonエコシステムを習得するための完全ガイド。NumPy配列操作、Pandasデータ処理、Matplotlib/Seabornによる可視化、Scikit-learnを使った機械学習を実践的なサンプルで学ぶ。
2026-03-17 · 22 分で読めます #python#numpy#pandas#scikit-learn#matplotlibAutoML完全ガイド：AutoGluon、FLAML、Optunaで自動化されたMLパイプライン
AutoMLをマスターするための完全ガイド。ハイパーパラメータ最適化（Optuna、Ray Tune）、AutoGluon、FLAML、H2O AutoML、ニューラルアーキテクチャ探索（NAS）、そしてAutoMLがデータサイエンスをどのように変革しているかを実践的なコードとともに学びます。
2026-03-17 · 21 分で読めます #automl#autogluon#optuna#hyperparameter-optimization#neural-architecture-search表形式データML完全ガイド: XGBoost、LightGBM、CatBoost、TabNetをマスター
表形式データで最高のパフォーマンスを達成するための完全ガイド。XGBoost、LightGBM、CatBoostのアンサンブル、特徴エンジニアリング、ハイパーパラメータ最適化、そしてDeep Learningベースのタブネットを、Kaggleレベルの実践テクニックと共に習得しましょう。
2026-03-17 · 22 分で読めます #tabular-ml#xgboost#lightgbm#catboost#gradient-boostingAIOpsベースの異常検知自動化：MLアラートとKubernetesイベント相関分析ガイド
AIOpsを活用した異常検知自動化の総合ガイド。従来の閾値アラートの限界、MLベースの異常検知アルゴリズム（Isolation Forest、Prophet、DBSCAN）、Prometheusメトリクスベースの自動分析、Kubernetesイベント相関分析、アラートノイズ削減戦略、Robusta/Datadog AIOps実践適用まで解説します。
2026-03-09 · 32 分で読めます #observability#aiops#anomaly-detection#machine-learning#kubernetesAI/ML論文を読むために必要な数学 + LaTeX/KaTeX 総まとめ
AI/ML論文を読む際に必ず出会う数学概念（線形代数・微積分・確率統計・最適化）とLaTeX/KaTeX数式文法を実践例中心に総まとめします。記号チートシート、数式パターン解説、MDXブログレンダリングのヒントまで一度に扱います。
2026-03-08 · 26 分で読めます #ai-papers#math#latex#katex#linear-algebraMLflow本番運用ガイド：実験トラッキング、モデルレジストリ、スケーラブルMLOpsワークフロー
MLflowの包括的ガイド。大規模な実験トラッキング、モデルレジストリのライフサイクル管理、CI/CD統合、PostgreSQLとS3バックエンド構成、マルチチームコラボレーション、本番デプロイのベストプラクティスを網羅します。
2026-03-07 · 21 分で読めます #ai-platform#mlflow#experiment-tracking#model-registry#mlopsMLOps Feature Store 実践 — Feastでフィーチャーパイプラインを構築する
Feastを活用してオフライン/オンラインフィーチャーストアを構築し、学習とサービングで一貫したフィーチャーを提供する実践パイプラインを作る
2026-03-02 · 11 分で読めます #mlops#feast#feature-store#machine-learning#data-engineeringCUDA Hands-on完全ガイド：GPUコンピューティングのすべて
NVIDIA CUDAの基礎概念からGPUアーキテクチャ、C/C++カーネルプログラミング、メモリ最適化、Python連携（PyTorch、Numba、CuPy）、Multi-GPU学習、プロファイリング、トラブルシューティングまで、実践中心で網羅する総合ガイド。
2026-03-01 · 23 分で読めます #cuda#gpu#nvidia#deep-learning#machine-learning