【徹底比較】生成AIサービスのユーザーデータ利用方針まとめ【ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot】新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、Claude（Anthropic）、GitHub Copilot（Microsoft）という代表的な生成AIサービスが、ユ […]
研修講師のためのツール集新着!!
研修用タイマー 発表順決めツール 研修用ホワイトボード 画像形式変換ツール PDFページ番号追加ツール セイ・コンサルティング・グループでは、新人エンジニア研修のアシスタント講師を募集しています！
ハイパボリックタンジェント関数（tanh）はどこで使われているのか？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。今回は「tanh関数（ハイパボリックタンジェント関数）はどこで使われているの？」という疑問にお答えします。難しそうに見えますが、例えを使いながらわかりやすく解説していきます。 tanh関数とは？ […]
ステップ関数は本当に人間の脳を模して作られたのか？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。今回は「ステップ関数は人間の脳の働きを模して作られたのか？」という問いについて、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。 ステップ関数とは？ ステップ関数（Step Function）とは、 […]
【初心者向け】ロジスティック回帰とシグモイド関数・ソフトマックス関数の関係をやさしく解説！新着!!
ロジスティック回帰・ソフトマックス関数・シグモイド関数の違いとつながりをやさしく解説！ こんにちは。ゆうせいです。 今回は「ロジスティック回帰」と「ソフトマックス関数」「シグモイド関数」の関係について解説します。機械学習 […]
Pythonで使われる人工知能関連ライブラリの名前の由来と意味を徹底解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、Pythonで使われる人工知能（AI）・機械学習・ディープラーニング系ライブラリの「名前の由来」に焦点をあてて、ユニークな背景や意味をわかりやすく解説します。 「TensorFlowっ […]
「エンコーダー・デコーダーモデルとは？画像が“同じ”で出てこない理由をわかりやすく解説」新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 この記事のタイトルはこちらです： さて、ご質問の内容に入っていきましょう。 エンコーダー・デコーダーモデルでは画像は完全には再現されない？ 結論からお伝えすると、 入力した画像と全く同じものが […]
今でもBERTは使われている？現役で活躍中のBERTベースモデルを徹底紹介！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は2018年にGoogleから発表されて以来、自然言語処理（NLP）の […]
BERTとGPTの違いは、GeminiとChatGPTの違いと同じ？両者の関係と違いをわかりやすく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「BERTとGPTの違いって、Gemini（旧Bard）とChatGPTの違いと同じなの？」そんな疑問を持った方へ、今回は両者の関係性と違いを整理してわかりやすく説明します！ 結論から言うと： […]
BERTとGPTの違いとは？構造・学習・用途を徹底比較！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、自然言語処理（NLP）の2大モデルであるBERT（バート）とGPT（ジーピーティー）の違いについて解説します。 どちらも「Transformerアーキテクチャ」を使っていますが、構造や […]
PythonでTransformerを実装する方法：基本構造と実装例をやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「TransformerをPythonで実装するにはどうすればいい？」というテーマでお話しします。 Transformerは、自然言語処理（NLP）を一変させた革命的なアーキテクチャです […]
「統計はあいまい」って本当？確率・推定・不確実性を正しく理解しよう！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「統計ってなんだかあいまいだよね…」「結局、正しいかどうかよくわからないんじゃない？」 こんなふうに思ったことはありませんか？ たしかに、統計は「100％確実な答え」を出すわけではありません。 […]
「離散」とは？意味・例・連続との違いをやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は「離散（りさん）」という言葉について解説していきます。 数学や情報科学、統計学などを学びはじめると、「離散変数」「離散的」「離散時間」などの用語がよく出てきますよね。 でも、 と疑問に感 […]
相互情報量とは？意味・数式・使い方をゼロからやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「相互情報量（Mutual Information）」という重要な概念についてお話しします。 これは統計学・情報理論・機械学習などで広く使われている指標で、「2つの変数がどれくらい関係し […]
潜在的ディリクレ配分法（LDA）とは？トピックモデルの基本と仕組みをやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は、文章の「隠れた話題（トピック）」を自動的に見つけ出す手法、潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation：LDA）についてご紹介します。 この名前、長く […]
Transformerは自然言語処理だけ？画像・音声・科学分野でも大活躍の理由を解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「Transformerって自然言語処理（NLP）用のモデルでしょ？」そんなふうに思っていませんか？ 確かに、最初はNLPのために登場しました。でも実は、今では画像・音声・科学・医療など、あら […]
RNNの進化を完全解説：基本原理からLSTM、GRU、Transformerへの道のり新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回はRNN（リカレント・ニューラル・ネットワーク：Recurrent Neural Network）についてお話しします。 画像に強いのがCNNなら、「時系列データ」や「文章」のように順番に […]
CNNの進化の歴史：AlexNetからEfficientNetまでを一気に解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回はCNN（畳み込みニューラルネットワーク：Convolutional Neural Network）の歴史をたどってみましょう。 CNNは画像認識をはじめ、顔認識や医療画像診断、自動運転の […]
ナイーブベイズ分類器の「ナイーブ」って何？その理由と仕組みをやさしく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は機械学習でよく登場する「ナイーブベイズ（Naive Bayes）」についてお話しします。このアルゴリズム、名前に「ナイーブ（naive）」＝「素朴な」とついているのが、ちょっと気になりま […]
中小企業も「多角化経営」を考える時代へ新着!!
これまでは、「まずは本業をしっかり」が中小企業の鉄則とされてきました。でも、最近は少しずつ潮目が変わってきています。 たとえば、技術の進化や顧客ニーズの変化、そして予測しづらい社会情勢（パンデミックや物価高騰など）。こう […]
Precisionと事後確率の違いとは？ベイズの定理は不要になるのか徹底解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、少し難しそうに見えるけれど、実はとても重要なテーマについて深掘りします。 「精度（Precision）と事後確率（Posterior Probability）は同じもの？」「もし同じな […]
【第3章：回帰分析と掛け算 ― 係数が持つ“影響力”の意味】
こんにちは。ゆうせいです。 今回のテーマは、回帰分析（regression analysis）に登場する掛け算です。 「回帰分析」と聞くと、なんとなく「直線を当てはめるやつ」というイメージがあるかもしれませんね。でもその […]
【第2章：期待値と掛け算 ― 平均の裏にある重みづけの構造】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、確率における掛け算が「出来事同士のつながり」や「依存関係」を表すものであることを見てきましたね。 今回は、その発展として期待値（Expectation）に登場する掛け算について解説しま […]
【第1章：確率における掛け算 ― 依存と独立をつなぐ橋】
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、掛け算の本質を探るシリーズの第1章として、「確率」の世界における掛け算についてお話しします。 「え？ 確率って足し算じゃないの？」たしかに、確率を扱う場面では「AまたはBが起こる確率」 […]
【割り算で“信頼”を更新する：ベイズ統計と事後確率のしくみ】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、情報理論の中にある割り算――とくにKLダイバージェンスが「確率のズレ」を比率として測るという話をしましたね。 今回は、そこからさらに一歩進んで、「ベイズ統計（Bayesian stat […]
【割り算と情報理論：エントロピーとKLダイバージェンスの本質に迫る】
こんにちは。ゆうせいです。 これまで、「割り算」が統計や機械学習のさまざまな場面でどう使われているかを丁寧に追いかけてきましたね。 今回はその集大成とも言えるテーマ、情報理論の中に現れる割り算の意味を掘り下げていきます！ […]
【割り算の“限界”とその先へ：非線形な世界をどう扱うか？】
こんにちは。ゆうせいです。 これまで、割り算が持つ力を統計や機械学習の様々な場面で見てきましたね。 ここまでの世界観には、ある共通点があります。それは、すべてが「線形（直線的）」な世界だったということ。 でも現実のデータ […]
【スケーリングと正規分布：割り算が描く“標準”のかたち】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、機械学習の「正則化」に割り算がどう関わっているかを学びましたね。罰金のように見えるλ（ラムダ）も、実は係数の“調整”という意味で割り算の思考が深く関わっていました。 今回はいよいよ、統 […]
【正則化と割り算：過学習を防ぐ“バランス調整”の数理とは？】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、回帰分析における割り算の正体に迫りました。回帰係数が「変化の割合（傾き）」として、共分散 ÷ 分散で計算されていることを確認しましたね。 さて今回は、機械学習でよく使われる「正則化（せ […]
【回帰分析と割り算：傾きと係数の正体を図と数式で読み解く】
こんにちは。ゆうせいです。 ここまでで、「割り算」が比較やスケーリング、基準化のために使われていることを見てきましたね。 今回は、回帰分析（regression analysis）の中に隠れた「割り算の正体」を見ていきま […]