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ラダルのビジュアルモデルトレーニング機能は具体的にどのように機能するのか？従来の方法との違いは？

2025-08-14

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ラダルのビジュアライゼーション・トレーニングは3つのステップで達成される：モデルを選択(テンプレートライブラリまたはカスタムアップロードから）、ドラッグ・アンド・ドロップによる再構築(アテンションメカニズムの追加など）、リアルタイム・モニタリング指標(精度/損失値）。従来のコーディングトレーニングとの比較：

データセット処理CSV/JSON/テキスト形式を自動認識し、手作業によるデータクレンジングなしで最適化を推奨
パラメタリゼーションレイヤー数などの調整は、コマンドラインではなく、インターフェイスのスライダーで行います。
出力方式学習後にONNX/TensorFlowフォーマットへ直接エクスポートできるため、フォーマット変換の手間が省けます。

典型的なトレーニング時間は、データサイズにもよるが、従来の開発の数日から1～6時間に短縮される。

この答えは記事から得たものである。Radal：AIモデルの迅速な微調整と最適化のためのローコードプラットフォームについて

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