研修講師のための発信者情報開示請求入門 中傷されたときの判断手順と現実的なコスト新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 研修講師として活動していると、自分の名前がインターネット上に残ります。実績として残ることもあれば、望まない形で書かれることもあります。 口コミサイトに事実と異なることを書かれた。SNSで中傷さ […]
tanh関数とその微分の覚え方：基本定義と1引く二乗の公式を再現する手順新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や機械学習の計算モデルにおいて、数値を一定の範囲に収めながら次の処理へ受け渡す道具として、ハイパボリックタンジェント関数（tanh関数）が広く利用されています。学習を始めたばかりの段階 […]
シグモイド関数とその微分の覚え方：基本定義と公式を素早く再現する手順新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や機械学習の計算において、入力された数値を一定の範囲に収める役割を持つ数式としてシグモイド関数が広く用いられます。学習を始めたばかりの方がこの関数の微分計算を学ぶ際、複雑な数式の変形に […]
適合率・再現率・F値の公式の覚え方：分母の違いから整理する評価指標の基本新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や統計のモデルが下した判断の正しさを測る際、正解率だけでなく適合率や再現率といった指標が頻繁に用いられます。しかし、計算式に出てくる記号や用語が似ているため、初学者の段階ではどちらがど […]
主成分分析の公式の導出と覚え方：共分散行列の固有値問題への流れを整理新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 たくさんの項目を持つデータを扱う際、重要な情報をできるだけ残したまま項目数を減らす手法として主成分分析が使われます。学習を進める中で、最終的に共分散行列の固有値問題へと行き着く数式の展開に直面 […]
k-means法の目的関数と更新式：仕組みと導出の整理新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 データを似た者同士のグループに分ける手法は、機械学習の領域でクラスタリングと呼ばれます。クラスタリングの代表的な手法であるk-means法は、単純な規則を繰り返すことでデータを分類します。分類 […]
研修講師のためのフリーランス法入門 契約・報酬・中止時の扱いを実務目線で整理新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 研修講師として業務委託で仕事を受けていると、次のような経験はないでしょうか。 登壇日は決まっているのに、契約書が届かない。報酬の振込が研修の3か月後になる。営業用のデモ研修を無償で頼まれる。研 […]
消費税減税とインフレの関係：減税が家計に与える影響と経済の仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 物価の上昇が続く中で、景気対策や家計支援の手段として消費税の減税が議論される場面が増えています。税率を引き下げれば店頭の価格が下がり、消費者の負担が軽くなるという見方がある一方で、減税が物価の […]
AI時代もコミュニケーション能力が求められる理由 ～技術が進化するほど、人と協働する力の価値が高まる～新着!!
「AIが何でも答えてくれる時代に、人とのコミュニケーションは今までほど必要なくなるのでは？」 そんな疑問を感じたことはありませんか？ 生成AIを使えば、メールの文章も、企画書も、会議の議事録も、あっという間に作れるように […]
RBFカーネル（放射基底関数）の公式と覚え方を解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 データを直線で分けることが難しい場合、機械学習ではデータを高次元の空間に移して境界を引く手法が用いられます。その中心的な役割を担うのがサポートベクターマシンなどで使われるカーネル関数であり、代 […]
SVMのヒンジ損失とソフトマージンの公式と覚え方を解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 データを2つのグループに分類するサポートベクターマシン（SVM）において、全てのデータを完全に分離できない状況に対応する仕組みとしてソフトマージンがあります。その際、誤った分類やマージンへの侵 […]
サポートベクターマシン（SVM）におけるマージン最大化の公式と覚え方新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 データを2つのグループに分類する機械学習の代表的なアルゴリズムとして、サポートベクターマシンがあります。サポートベクターマシンは、境界線を引いてデータを分ける際に、境界線とデータとの間の隙間を […]
ロジスティック回帰の公式と覚え方：シグモイド関数による確率予測を解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習において、ある事象が起こるか起こらないかを判定する分類問題があります。例えば、メールが迷惑メールかどうかを判定したり、明日の天気が雨になるかを予測したりする場面です。こうした判定を行う […]
平均二乗誤差（MSE）の公式と覚え方：機械学習の基礎評価指標を解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や統計学のモデルを作成する際、予測がどれくらい当たっているかを数値化する必要があります。その代表的な指標が「平均二乗誤差（Mean Squared Error、通称MSE）」です。本記 […]
線形回帰の正規方程式の覚え方とは？w=(XᵀX)⁻¹Xᵀyの仕組みを初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 統計学や機械学習の基礎を学ぶ過程で、データの予測を行う最初の手法として線形回帰が登場します。その計算を一度の操作で完了させる数式が正規方程式です。アルファベットや転置記号、逆行列の記号が複数組 […]
特異値分解と固有値分解の違いとは？適用できる行列の形状と用途を初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 線形代数の応用を学び進めると、データ分析や機械学習の基盤となる計算手法として固有値分解と特異値分解（SVD）の2つが登場します。どちらも行列を複数の単純な要素へと分解する手法ですが、具体的にど […]
特異値分解（SVD）の公式の覚え方とは？A=UΣVᵀを初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 データ分析や画像圧縮、機械学習の基礎理論を学ぶ過程で、避けて通れない重要な計算手法に特異値分解（Singular Value Decomposition、略称SVD）があります。数式を見るとア […]
固有値分解の公式の覚え方とは？A=VΛV⁻¹の意味と仕組みを初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 線形代数を学ぶ中で、多くの学習者がつまずきやすい数式の一つに、固有値分解の公式があります。アルファベットや記号が並ぶ式を見ると、丸暗記に頼ってしまい、計算の途中で文字の順番が分からなくなる方も […]
CDS（クレジット・デフォルト・スワップ）の名前の由来と基礎知識新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 金融のニュースなどでCDSという言葉を目にする機会があります。アルファベット3文字の略称であるため、どのような取引を指すのか把握しづらいと感じる方も多いのではないでしょうか。本記事では、金融の […]
インセプションモジュールの名前の由来と画像認識での仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や画像認識の技術を学ぶ過程で、インセプションモジュールという名称を目にする機会があります。この技術は、2014年の画像認識コンテストで優勝したGoogLeNetと呼ばれるニューラルネッ […]
残差学習（Residual Learning）の名前の由来と深層学習での仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や画像認識の分野では、残差学習（Residual learning）という手法が広く活用されています。この手法は、2015年に発表されたResNetと呼ばれるニューラルネットワークの根 […]
日本の長期金利上昇の背景は国債価格の下落を通じて生じる現象であり、財政状況や民間需要を含む市場全体の取引によって決まっている。新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 日本の長期金利が3%の水準に達し、約30年ぶりの高水準となったことが話題を集めています。金利の上昇はニュースで頻繁に取り上げられますが、その具体的な発生理由や、私たちの家計や社会全体に及ぼす影 […]
行動力と実行力は何が違うのか 0→1の力と1→100の力新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人事評価のコメントを書くとき、「行動力がある」「実行力が高い」という言葉を使ったことはないでしょうか。 では、この2つは何が違うのでしょうか。 研修でこの質問をすると、答えがきれいに割れます。 […]
転置行列の名前の由来とは？初心者向けに基礎からわかりやすく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 数学やプログラミングを学び始めると、線形代数の分野で頻繁に出現する概念に転置行列があります。数式記号として見かける機会は多くても、具体的にどのような操作を行っているのか、なぜ「転置」という名称 […]
対角行列の名前の由来とは？初心者向けに基礎からわかりやすく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 線形代数の基礎を学ぶ中で、計算の効率化やデータの変換において基準となる概念に対角行列があります。名前から対角線に関係があることは推測できても、具体的な構造やなぜそう呼ばれるのかについて、体系的 […]
対称行列の名前の由来とは？初心者向けに基礎からわかりやすく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 数学やデータ分析を学び始めると、「対称行列」という単語を目にする機会があります。名前を聞いたことがあっても、なぜ「対称」と呼ばれるのか、その理由や実用面での特徴については把握しきれていない場合 […]
固有値と固有ベクトルの公式の覚え方：向きが変わらないベクトルの意味と計算手順新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 線形代数の基礎となる固有値と固有ベクトルは、記号の並びを見ると抽象的な計算に見えがちです。しかし、行列が空間に対して行う変形の働きと結びつけることで、公式の構造を無理なく記憶に定着させることが […]
相互情報量の公式の覚え方：片方を知ることで減る不確実性の計算手順新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 2つの出来事がどれくらい関係しているかを測る指標として、情報理論では相互情報量が用いられます。一見すると複雑な数式に思えますが、元の不確実性から残った不確実性を差し引くという引き算の構造を押さ […]
交差エントロピー誤差の公式の覚え方：正解分布と予測分布から理解する情報理論新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分類問題などで頻繁に利用される交差エントロピーは、数式の記号が多く、正解と予測のどちらを対数に入れるべきか迷いやすい概念です。確率の分布が持つ意味を整理して数式の構造を把握すると、無 […]
情報理論におけるエントロピーの公式の覚え方：自己情報量の期待値から導く考え方新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 情報理論で頻繁に登場するエントロピーの計算式は、記号の並びを見ると難解な印象を受けがちです。しかし、前提となる考え方を一つずつ分解して整理すると、計算式自体が持つ意味を自然に把握できます。この […]