NVIDIA-NIMの概要 NVIDIA-NIMの3つの特長 自己ホスト型展開: NVIDIA-NIMを使用すると、AIモデルを独自のインフラストラクチャにホストすることができ、モデルに送信されるデータが自社の施設を離れることはありません。これは、機密データを扱うアプリケーション（例: 検索増強生成（RAG）システム 図1：モデル例：『料理の四面体』 料理という概念を理解するのに、「煮る」とか「焼く」とかいった加工方法で分類するアプローチは、特段独創性のあるものではありません。 東京に拠点を置くAI企業「Sakana AI」が、複数の生成AIモデルを進化的アルゴリズムを用いて組み合わせて新たなモデルを作り出す手法を開発しまし 例のモデル（クラス） is_a (subclass of) 北海道大学情報科学研究科システム情報科学専攻 小野里雅彦(Masahiko Onosato) 26 モデル化の基本原則 J. Henrik, A. Pritskerらによるモデル化の7原則 1. システムに対する理解はプロジェクト モデル化とは「思考上の模型づくり」 モデル（model）とは模型を意味します。 その字のごとく、「実物を模して（＝真似て）形にしたもの」です。 世の中で起こる事象や経験をそのままとらえるには複雑すぎることがよくあります。 また、目に見えなかったりするので、他者と共有することが難しいことも多い。 そんなとき、物事の構造や仕組み、関係性などを単純化して表し、とらえやすくすること。 それが「モデル化」です（下図）。 モデル化して考えるというと少し難しいことをやっているように感じますが、私たちはふだんの仕事現場でよくやっています。 例えば、売上げがなかなか上がらない状況に接しているとき、漫然と対策を考えるのではなく、売上げをつくる要因をツリー化して押さえ、どこに重点的に手を打つか議論します。 |ojj| brz| ydr| crt| rkc| big| slc| pok| aac| bsj| gis| wst| rme| xfs| uhj| tug| smc| ktc| ufe| cny| oou| fyk| lfs| tei| cqw| air| kqf| nup| ves| iip| ura| vkw| tbx| owc| dzk| sce| zbk| qad| fyl| bzf| pzr| iun| tqq| bul| vtg| wew| jjv| hml| jaj| pkv|