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。
フォワードパスでネットワークの予測値を算出した後、予測値と正解値の差（損失）を層ごとに逆方向へ伝播させて勾配を計算する、反復的な最適化プロセスです。これらの勾配は勾配降下法による重み更新に活用され、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できるようにします。
画像分類において、畳み込みニューラルネットワークは数百万枚のラベル付き写真に対してバックプロパゲーションを用います。各バッチ処理後、何百万もの接続重みを調整し、「cat」画像が正しい出力ノードでより高い活性化を示し、その他のノードではより低い活性化となるようにすることで、検証データにおいて >95% の精度へと段階的に到達します。
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。