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AI モデルは電力を大量に消費します。アルゴリズムが成長し、より複雑になるにつれて、現在のコンピューター チップへの負担が増大しています。複数の企業がニーズに合わせたチップを設計しています。

はじめに ConvNet の過学習は、モデルがトレーニング データから学習しすぎるため、パフォーマンスが低下するディープ ラーニングとニューラル ネットワークの課題です。

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特にイスラエルとイランの間で地政学的な緊張が高まる環境において、投資家は35日の動向を追跡する指数であるTA-35に注目しています。

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