2026年4月22日

Tech Blog まとめ - Medium

本稿は、データミックスの最適化や fraud detection の実装、GPU の調達課題、AI エージェントによる予測市場取引、主要な勾配ブースティング系機械学習ライブラリの比較といった、実務で直面する AI/ML 開発の課題と実装例をまとめた記事群である。

記事詳細

  1. Medium

    Novaモデルのファインチューニングに最適なデータミックスを設計するブループリント

    データのバランスと品質がモデル性能に与える影響を分析し、データ拡張・重み付け手法を組み合わせた実装手順を示す。

  2. Medium

    単なるモデル学習にとどまらない実践的な fraud detection システム構築

    データ前処理、特徴量エンジニアリング、リアルタイムスコアリング、アラートパイプライン、評価指標の設計までを包括的に解説。

  3. Medium

    GPU の調達・管理がこれほど難しくなるべきではない

    GPU の在庫・価格情報の可視化、クラウドとオンプレミスの比較、自動スケジューリングツールの構築方法を紹介。

  4. Medium

    Kalshi 予測市場で 24/7 取引する 13 の AI エージェントを構築した方法

    マルチエージェントフレームワーク、データ取得、戦略実装、リスク管理、結果のモニタリングを具体的に説明。

  5. Medium

    XGBoost・LightGBM・CatBoost の比較ガイド

    アルゴリズムの内部構造、学習速度、メモリ使用量、ハイパーパラメータの違いを実例で比較し、選択指針を提示。

本日のポイント

データ品質とバランス、エンドツーエンドの fraud detection パイプライン、GPU 資源の可視化・管理、マルチエージェントによる 24/7 取引システム、XGBoost・LightGBM・CatBoost の特性比較が取り上げられている。

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