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NPTアルゴリズム（Neural Processing Technology）

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機械学習
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NPTアルゴリズム（Neural Processing Technology）

概要

  • 意味：ニューラルネットワーク（AIの脳のような仕組み）を効率的に学習・処理する技術
  • 目的：AIモデルを「速く・正確に」学習させる

基本の考え方

  • ニューラルネットワークの計算は非常に重い（行列計算が多い）
  • GPUやTPUといった専用ハードウェアで高速化する
  • **複数の計算機（分散処理）**で一度に学習させることで効率を上げる

主な仕組み

  1. データ並列化（Data Parallelism）

    • 同じモデルを複数の機械で、異なるデータに対して同時に学習させる

  2. モデル並列化（Model Parallelism）

    • 大きなモデルを分割し、複数の機械に分けて処理する

  3. 混合精度学習（Mixed Precision Training）

    • 一部の計算を16bitなど軽い精度で行い、処理速度を上げる

  4. 勾配降下法の最適化（Gradient Optimization）

    • 勾配クリッピングなどで学習の安定性を高める

メリット

  • 学習時間を短縮できる
  • 大規模なデータや複雑なモデルに対応できる
  • 精度を保ちながらコストを抑えられる

試験での理解ポイント

  • G検定：AIの学習を効率化する仕組みとして理解しておく
  • AWS MLS：SageMakerなどのAWSサービスでの分散学習・高速処理と関連

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