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LLM でなければ、何 でしょうか？ 言語ベースの生成AIに焦点が当てられ ているため、同様に印象的なAIが存在 することを見落としがちです。LLM と同等の高度さと機能を備えたディー プラーニングモデルは、コンピュータ ビジョンアプリケーション、時系列 分析、強化学習（RL）などにも開発 されています。さらに、伝統的な統 計ベースの機械学習（ML）は、多く の企業におけるユースケースで依然 として重要な役割を果たしています コンピュータビジョン コンピュータビジョンは、セキュリテ ィ、医療、製造などの業界を変革して いるAIの重要なサブ分野です。例え ば、サイバーセキュリティでは、監 視システムから取得した視覚データ を分析し、異常を検出したり潜在的 な侵害を特定するためにコンピュー タビジョンが活用されています。医 療分野では、医療画像から疾患の診 断を支援し、例えば放射線検査画像 からがんを検出するなどの役割を果 たしています。同様に、製造分野で は、組み立てラインでの欠陥検出を 通じて品質管理を効率化します。これ らの応用は、人間の視覚認識を模倣 するアルゴリズムを用いて、画像や動 画などの視覚データを「見る」と解 釈するディープラーニング技術に依存 しています。一般的に最もよく使用さ れるモデルは、畳み込みニューラルネ ットワーク（CNN）または、最近では ビジョン・トランスフォーマーです。 基礎となるモデルに関係なく、トレー ニングは一般的に 3 つのステップで 構成されます。最初の画像前処理で 生データがクリーンアップされ、フ ォーマット化された後、ビジョンモ デルは、エッジ、テクスチャ、パタ ーンなどの特徴を検出するレイヤーで データを処理し、単純な構造から複 雑な形状やオブジェクトへと構築して いきます。通常、これは教師あり学 i.MX 8M Plus プロセッサ 機械学習、ビジョン、 マルチメディア、 産業用 IoT に最適です。 mouser.jp/nxp-i-mx-8m-plus | 6