視点を変えてみる―AI時代を導くリーダーに必要な「俯瞰力」とメタ認知
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今日のリーダーシップ研修で、「視点を変える」というお話をしました。 仕事をしていると、私たちはどうしても「自分から見た世界」で物事を考えてしまいます。 「なぜ部下は、もっと主体的に動いてくれないんだろう？」「どうして上司 […]
CART（Classification and Regression Trees）の名称の由来と仕組みを解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分野で広く使われているアルゴリズムに決定木があります。その決定木を作成する代表的な手法の一つがCARTです。アルゴリズムの名称は一見すると複雑に見えますが、命名の背景を知ることで手法 […]
ソフトマックス関数の名前の由来と仕組み：最大値を滑らかに近似する計算手法新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や人工知能の分野を学び始めると、分類問題の出力層などでソフトマックス関数という計算式によく出会います。複数の選択肢の中から正解を予測する際、それぞれの選択肢の確率を算出するために広く用 […]
ベイズ推論入門：事前確率と尤度を用いた確率の計算手法新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 物事の結果には、複数の原因が考えられます。例えば、学校に遅刻してしまったという結果に対しては、寝坊、電車の遅延、自転車のパンクなどが原因として挙げられるでしょう。これらを確率の視点から分析する […]
Machine Learning Playground入門：機械学習の基礎アルゴリズムを可視化するツールの特徴と活用法新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能やデータ分析の教育において、受講者へ機械学習のアルゴリズムを解説する際、数式やプログラムコードだけでは直感的な理解を得にくい場面が生じます。ウェブブラウザ上で各種アルゴリズムの挙動を視 […]
「管理職やリーダーになりたくない」は問題なのか？これからの人材育成に必要な「フォロワーシップ」という視点新着!!
「将来は管理職になりたいですか？」 「チームを引っ張るリーダーになりたいですか？」 若手社員の方に、こんな質問をしたとします。 「ぜひ、なりたいです！」 という答えを期待していたところ、 「うーん……私は別に管理職になら […]
TensorFlow Playground入門：ブラウザで学ぶニューラルネットワークの仕組みと活用法新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能の分野において、自ら学習する仕組みであるディープラーニングが活用されています。ディープラーニングの背景にある計算の仕組みを直感的に理解するためのツールとして、Googleが提供するTe […]
レコメンド機能とコサイン類似度：おすすめ商品を提案する計算の仕組みと課題新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 インターネット上の買い物や動画の配信サービスを利用する際、画面に「あなたへのおすすめ」が表示される機能が存在します。今回は、システムが利用者の好みを把握し、適切な商品や動画を提案する裏側で機能 […]
迷惑メールフィルタとベイズの定理：確率を用いた自動分類の仕組みと課題新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 毎日届く多数の電子メールの中から、広告や悪意のあるメールだけを自動的に専用のフォルダへ振り分ける技術が存在します。今回は、メールを判別する仕組みと、背景にある確率を計算する数学の理論について解 […]
天気予報とマルコフ過程：過去の全天候データを考慮した予測モデルの仕組みと課題
こんにちは。ゆうせいです。 明日の天気がどうなるか予測する際、今日の天気だけを見るか、それとも過去の天気をすべて遡って見るかで、予測を計算する仕組みが変わります。今回は、明日の天気を確率で予測する数学の手法と、過去の天気 […]
E資格で混同しやすい用語をペアで整理｜練習問題付きで解説
こんにちは。ゆうせいです。 E資格の勉強を進めると、よく似た用語が次々に出てきます。適合率と再現率、L1正則化とL2正則化、Sarsa（サルサ）とQ学習などです。どれも一度は理解したつもりになります。それでも、試験本番で […]
ビジネスを伸ばすには「感覚」と「データ」どちらが大切？
「この商品、なんとなく売れそうな気がする！」 「いやいや、感覚ではなくデータを見て判断しましょう」 ビジネスの現場では、こんな会話を耳にすることがありますよね。 では、会社や事業を成長させようと考えたとき、「感覚」と「デ […]
強化学習の全体像とアルゴリズムの体系を初心者向けにわかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能分野における重要な技術の一つに強化学習があります。強化学習は、コンピューターが試行錯誤を通じて最適な行動手順を身につける手法です。本記事では、強化学習の全体像を捉えるための基本要素と、 […]
フリン効果とは？世代ごとの知能指数の上昇現象と背景を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 “不倫”の効果ではありません。フリン効果です。 知能検査の結果を時代ごとに比較した際、世代を経るごとに集団全体の平均得点が徐々に上昇していく現象が確認されています。心理学や教育測定の分野では、 […]
閾値の読み方とは？しきいちとしきいちの違いや意味を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 理科の実験や情報処理、統計の学習を進める中で、「閾値」という漢字の組み合わせを目にする機会があります。専門分野ごとに異なる読み方が用いられる場合があり、初学者が読み方や意味の捉え方に迷う場面も […]
Q関数の意味とは？強化学習における価値と名前の由来を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や強化学習の学習を進めると、「Q値」や「Q関数」という名称が頻繁に登場します。多くの数式やアルゴリズムでアルファベットの Q が使われますが、なぜその文字が割り当てられているのか疑問に […]
期待値の線形性とは？確率変数の和を簡単に計算する性質を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 確率や統計を扱う際、複数の出来事が絡み合う全体の平均的な見込み（期待値）を求めたい場面が多くあります。それぞれの出来事が互いに影響を及ぼし合っている場合、全体の数値をひとつずつ細かく計算しよう […]
無限等比級数の公式とは？収束条件や計算方法を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 数学の数列分野において、一定の規則で変化する数値を無限に足し合わせる計算を扱うことがあります。一見すると、数を際限なく加え続けると合計は無限に大きくなるように思われますが、数値の変化の割合によ […]
マルコフ決定過程とは？強化学習の基礎となる枠組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 意思決定を伴うシステムや人工知能の制御において、現在の状況を把握し、将来を見据えて適切な行動を選択する枠組みが求められます。 強化学習と呼ばれる機械学習分野では、試行錯誤を通じて目的を達成する […]
イプシロン・グリーディ法とは？強化学習の探索と活用のバランスを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 複数の選択肢の中から最も良い結果を得ようとするとき、過去の経験を信じて最も良さそうなものを選び続けるべきか、それともまだ試していない新しい可能性を試すべきか、という判断に迷う場面があります。 […]
強化学習における経験再生（Experience Replay）の仕組みと特徴の解説
こんにちは。ゆうせいです。 深層強化学習の分野において、コンピューターが自律的に学習を進めるための重要な仕組みの一つに経験再生（Experience Replay）があります。本記事では、前提知識を持たない方に向けて、経 […]
強化学習の手法「SARSA」の名称の由来と基本概念の解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の一分野である強化学習には、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶアルゴリズムが複数存在します。その代表例の一つがSARSAです。本記事では、初心者の方向けにSARSAというアルゴリズムの名 […]
Excelの近似曲線からディープラーニングへ データ予測の仕組みと発展
こんにちは。ゆうせいです。 表計算ソフトのExcelでは、散布図などのグラフに点在するデータから傾向を捉えるために「近似曲線」を追加する機能が用意されています。散らばった点の間を縫うように線を1本引く作業は、未知の数値を […]
標本平均と指数移動平均の違いとは？特徴や計算方法を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 データを分析する際、全体的な傾向を把握するために「平均」を計算することが多くあります。統計学やデータ分析の現場では、一口に平均と言っても目的に応じて異なる計算手法が使い分けられます。その代表的 […]
秋雨・寒暖差でなんとなく不調…？プレゼンティーズムを防ぐ「自律神経の整え方」
秋になると、なんとなく調子が悪い……。 「頭が重い」「朝、なかなか起きられない」「仕事に集中できない」「いつもより疲れやすい」「気分までどんよりする」 そんな経験はありませんか？ 秋は、身体にとって意外と変化の大きい季節 […]
XAI（説明可能なAI）の系統図と各手法の分類・特徴をわかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能（AI）が提示した判断や予測に対して、「なぜその結論に至ったのか」という根拠を人間が理解できるように説明する技術体系を、XAI（Explainable AI：説明可能なAI）と呼びます […]
ディープラーニングの学習結果が毎回変わる理由：初期値・ミニバッチ・ハードウェア要因の解説
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングのプログラムを実行する際、同一のデータと同一のモデル設計を用いているにもかかわらず、実行するたびに異なる計算結果や精度が得られる現象が生じます。規則正しく処理を行う計算機にお […]
画像認識アルゴリズムの系統図と代表的手法の基礎知識
こんにちは。ゆうせいです。 コンピューターが写真や映像に何が写っているかを判断する技術を画像認識と呼びます。人間は目から入った光の情報を脳で瞬時に処理して周囲の物体を把握しますが、コンピューターにとっては画像も単なる数値 […]
初心者向けに解説するニューラルネットワークの活性化関数と系統図の分類
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能やディープラーニングを学び始めると最初に出会う基礎概念の一つが、活性化関数です。活性化関数は、人間の脳にある神経細胞が次の細胞へと信号を伝える仕組みを計算機上で模倣したものです。 例え […]
機械学習における勾配降下法の最適化手法と系統図の完全解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や深層学習において、モデルの予測精度を高めるためには、パラメータの調整作業が欠かせません。この調整を担う中核のアルゴリズムが勾配降下法です。勾配降下法には、計算効率や収束速度を改善する […]