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［開発者向け］Googleが公開した表形式データ向けゼロショット基盤モデル「TabFM」——XGBoostを超える精度を単一フォワードパスで実現
はじめに GoogleのWeihao KongとAbhimanyu Dasが2026年6月30日、表形式データ（テーブルデータ）向けの基盤モデル「TabFM」をGoogle Researchブログで発表しました。機械学習の在り来たりな訓練・チューニング作業を不要にし、ゼロショットで高精度な予... -
［開発者向け］Google Researchが提案、機械学習の「アンラーニング」を正しく検証する新フレームワークとは
はじめに Google Researchは2026年6月10日、機械学習モデルが特定のデータを正しく「忘却」できているかを検証するための新しい統計的フレームワーク「Regularized f-Divergence Kernel Tests」を発表しました。本稿では、この発表内容をもとに、機械学... -
［ニュース解説］OpenAIのML競技「Parameter Golf」が示したもの——コーディングエージェント時代の競技設計と人材発掘
はじめに OpenAIが2026年5月12日、機械学習コンテスト「Parameter Golf」の成果をまとめたレポートを公開しました。8週間にわたって開催されたこの競技では、1,000人超の参加者から2,000件超の投稿が集まり、コーディングエージェントが競技の様相をどう... -
［論文詳細解説］「Web検索」と「集中と選択」でより賢く自己改良するAI「MLE-STAR」
はじめに MLモデルの開発は、地道で手間のかかる作業が多く、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの選択、ハイパーパラメータの調整など、試行錯誤の連続です。データサイエンティストがこの一連の作業に費やす労力は決して少なくないことは...
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