誤差逆伝播法
ニューラルネットワークで使用される訓練アルゴリズムで、出力層から誤差を逆伝播させて重みを調整し、損失を最小限に抑えます。
順次最適化プロセスでは、フォワードパスがネットワークの予測を計算した後、予測値と真値の差（損失）を後方に、層ごとに伝播して勾配を計算します。これらの勾配は勾配降下法を通して重みの更新に役立ち、ディープネットワークが複雑で階層的な特徴表現を学習することを可能にします。
画像分類において、畳み込みニューラルネットワークは何百万ものラベル付き写真に対してバックプロパゲーションを使用します。各バッチの後に、接続の重みを何百万も調整し、「猫」の画像が正しい出力ノードでより高い活性化を示し、他の場所では低い活性化を示すようにしていき、最終的には検証データで95%以上の精度を達成します。
私たちは、お客様が答えを見つけるお手伝いをします
Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
リサーチ、インサイト、更新情報
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。