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ゆーれい
クーラント漏れを順に治していったら、、思わぬ発見でした😭
早く届いておくれ……
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コメント
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福招猫
だって…ジンがこれ乗ってたら似合わなすぎて面白くない!?ww
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KOUいち
少しだけ雪がチラついていたけど、すぐに止みました。
また降るのかもしれないけど。。
トラック運ちゃんの星
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なんJのバーサーカー
コイツで愛車をデトックスしてやるぜ
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臼井優
さらに「ディープラーニング（深層学習）」や「生成AI（GPT、GAN、拡散モデルなど）」「言語モデル（LLM）」「コンピュータビジョンモデル」など、
目的や技術に応じて多様なモデルがあります。これらは、データからパターンを見つけ、予測や生成、意思決定を行うプログラムです。
主な学習方法による分類
教師あり学習: ラベル付きデータ（正解データ）を使って、入力と出力の関係を学習します（例：画像認識、予測）。
教師なし学習: ラベルのないデータから、隠れたパターンや構造を発見します（例：顧客セグメンテーション、異常検知）。
強化学習: 試行錯誤を通じて、報酬を最大化する行動を学習します（例：ロボット制御、ゲームAI）。
技術・応用分野による分類
ディープラーニングモデル: 複雑なデータ（画像、音声、テキスト）を扱うのに強力で、多層のニューラルネットワークを使用します。
生成AIモデル: 新しいコンテンツ（文章、画像、コードなど）を生成するAIで、GPT、GAN、拡散モデルなどが代表的です。
言語モデル (LLM): テキストデータを理解・生成し、対話や文章要約などに使われます（例：ChatGPT）。
コンピュータビジョンモデル: 画像や動画を認識・分析するAIです（例：顔認識、自動運転）。
その他の分類
特化型AI: 特定のタスクに特化したAI（例：音声認識AI）。
汎用AI (AGI): 人間のように多様なタスクをこなすAIで、まだ研究段階です。
これらのモデルは、用途や必要な性能・コストに応じて使い分けられます。
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あ…あぐぽーん！！！
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伊弉冉
スクリム2日目お疲れ様でした
やはりお上手なしのしのちゃんでも迷ったり悩んだりして相当プレッシャーを抱えてるんだなと思いました
でもプレッシャーの中本当に頑張ってると思います
真剣に取り組んでるから悔しさだって生まれる訳です
私には応援しか出来ませんがずっと応援致します
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ふおお
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しらは@
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ゆーれい 投稿者
届いた！！！！！！ 整備する！！！！