連載 第5回：成果・課題・次世代画像生成への道
GANベース仮想試着システムの成果と限界を検証。衣服デザインの変質、体型多様性の課題、スマートフォンアプリUI設計、そして拡散モデルが切り拓く次世代META FITの展望を語ります。
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連載 第1回：毎日の献立問題をデータで解く
約2万件のレシピデータを3つのCSVソースから統合し、機械学習で献立提案を行うためのデータパイプラインを構築した過程を解説します。
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連載 第2回：栄養ベクトルとコサイン類似度で「同じ栄養、違う料理」を実現する
19次元の栄養素ベクトルにコサイン類似度を適用し、栄養バランスが似ている別の料理やメニューを検索する仕組みを解説します。
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連載 第3回：LSTMで「飽きの来ない献立」を時系列予測する
コサイン類似度では解決できなかった「献立のマンネリ」問題に、LSTMによる時系列予測で挑みます。テキスト生成の発想を献立提案に転用した実装の全記録。
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連載 第4回：ChatGPTで2万件のレシピを「時短版」に自動変換する
数年後、LLMの登場で同じプロジェクトを再訪。ChatGPT APIを使い、2万件のレシピを忙しい家庭向けの時短版に一括変換した実装記録。
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連載 第1回：きっかけと全体像 — ChatGPTがファンドマネージャーに勝った日
ChatGPTがプロのファンドマネージャーを上回ったという実験に触発され、LLMファインチューニングで日本株の株価予測AIサービス「千里眼」を構築するまでの全体像を紹介します。
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連載 第3回：LoRAと量子化の技術解説 — LLMを軽くする仕組みたち
LLMファインチューニングに不可欠な軽量化技術であるLoRA、量子化、QLoRAの仕組みを解説し、架空の事実をモデルに学習させる「富士山実験」で技術の有効性を実証します。
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連載 第4回：Colabで株価予測 — 3モデルの試行錯誤
Google ColabのT4 GPUでELYZA 8BとLLM-jp 7.2Bを使い株価予測ファインチューニングに挑戦。精度不足に直面しつつも、追加学習やGGUF変換など多くの技術的知見を得た過程を記録します。
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連載 第2回：ローカルGPUでの挑戦と挫折 — RTX 3060の6GBで8Bモデルに挑む
ノートPC搭載のRTX 3060（6GB VRAM）でELYZA 8Bモデルのファインチューニングに挑戦し、VRAM不足で断念するまでの過程と、そこから得た教訓を記録します。
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