「CNNモデルを時系列で整理！LeNetからEfficientNetまでの進化と違い・語源・覚え方を完全ガイド」
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの分野では、さまざまな画像認識モデル（CNN＝畳み込みニューラルネットワーク）が登場し、どんどん進化してきました。 「ResNetとGoogLeNetってどっちが新しいの？」 […]
「プルーニングとドロップアウトの違いとは？ディープラーニングの軽量化・過学習対策をやさしく解説」
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニング（深層学習）を学び始めると、必ず出てくるのが「過学習（overfitting）」という問題。 この過学習を防いだり、モデルを軽く（高速に）するために使われる代表的な手法が、プ […]
「カイ二乗検定における『独立』とは？意味と具体例でわかりやすく解説」
こんにちは。ゆうせいです。 まずはSEOを意識してタイトルを提案します。 カイ二乗検定（χ²検定）を勉強していると、「2つの変数が独立であるかどうかを検定する」といった表現を目にすることがあります。では、この「独立」って […]
「混同行列」という名前の由来は？なぜそんな呼び方をするのかを解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「混同行列（こんどうぎょうれつ）」って、ちょっと不思議な名前だと思いませんか？たとえば「正解表」や「誤判定マトリクス」みたいな名前でもよさそうなのに、なぜわざわざ“混同”という言葉を使うのか？ […]
なぜベイズの定理はスパムフィルターの精度を劇的に高めたのか？仕組みと理由をやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「ベイズの定理」と聞くと数学の話だと思いがちですが、実はあなたのメールボックスのスパム判定にも使われているってご存じでしたか？ たとえばGmailやOutlookなど、現代の多くのメールサービ […]
「転移学習（Transfer Learning）」「ファインチューニング（Fine-tuning）」「知識蒸留（Distillation）」の違い
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、「転移学習（Transfer Learning）」「ファインチューニング（Fine-tuning）」「知識蒸留（Distillation）」の違いについて、AI・機械学習をこれから本格 […]
SVMとカーネル法の「名前」に注目して、仕組みを理解しよう！
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2つのキーワード、「SVM（Support Vector Machine）」と「カーネル法（Kernel Method）」について、それぞれの名前の由来を入り口に […]
「Sim2Real（シム・トゥ・リアル）のパフォーマンスギャップ」とは？
こんにちは。ゆうせいです。今回は、強化学習やロボティクスの世界でとても重要な概念、「Sim2Real（シム・トゥ・リアル）のパフォーマンスギャップ」について解説します。 これから現実世界で使えるAIを作っていきたい新人エ […]
「ドメインランダマイゼーション（Domain Randomization）」とは？
こんにちは。ゆうせいです。今回は、シミュレーションベースの強化学習やロボティクスで注目されている手法、「ドメインランダマイゼーション（Domain Randomization）」について、名前の意味から仕組み・使われ方・ […]
「Dueling Network（デュエリングネットワーク）」とは？
こんにちは。ゆうせいです。今回は、強化学習の世界でよく登場する工夫の一つ、「Dueling Network（デュエリングネットワーク）」について、新人エンジニアの方向けに、やさしく・丁寧に解説します！ 「DQNの改良らし […]
Grad-CAM（グラッド・カム）とは？新人エンジニア向けにやさしく解説
こんにちは。ゆうせいです。今回は、ディープラーニングで画像認識モデルを「説明可能にする技術」として有名な、Grad-CAM（グラッド・カム）について、新人エンジニアの方向けにわかりやすく解説します。 「CNNの中身を可視 […]
ターゲットネットワークとは？新人エンジニア向けにやさしく解説
こんにちは。ゆうせいです。今回は、強化学習（Reinforcement Learning）でモデルの学習を安定化させるために重要な仕組み、ターゲットネットワーク（Target Network）について解説します！ 結論！ […]
「RLHF（アールエルエイチエフ）」とは何か？
こんにちは。ゆうせいです。今回は、近年のAI研究、とくにChatGPTなどの対話AIモデルで非常に重要になっている学習手法、「RLHF（アールエルエイチエフ）」について、新人エンジニアの方にもわかりやすく解説します！ 「 […]
「one-hotベクトル（ワンホットベクトル）」とは何か？
こんにちは。ゆうせいです。今回は、機械学習の前処理でとてもよく使われる「one-hotベクトル（ワンホットベクトル）」とは何か？を、新人エンジニアの方に向けてやさしく解説します。 この「one-hot（ワンホット）」とい […]
SHAP（シャップ）と LIME（ライム）の違い
こんにちは。ゆうせいです。今回は、機械学習モデルの「説明可能性（Explainability）」を高める2つの有名な手法、LIME（ライム）と SHAP（シャップ）の違いを、新人エンジニアの方にもわかりやすく解説します！ […]
「白色化（whitening）」について、やさしく、でも本質的に解説
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、データ前処理の中でも特に統計・機械学習・画像処理でよく登場する概念、「白色化（whitening）」について、やさしく、でも本質的に解説していきます。 「白色化って“ホワイト”ってこと […]
「オーバーサンプリング（Oversampling）」と「アンダーサンプリング（Undersampling）」をやさしく丁寧に解説
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、「オーバーサンプリング（Oversampling）」と「アンダーサンプリング（Undersampling）」という、不均衡データを扱うための重要なテクニックについて解説します。 「クラ […]
誤差（ごさ）」について、やさしく丁寧に解説
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、機械学習や統計の基礎中の基礎である「誤差（ごさ）」について、やさしく丁寧に解説していきます。 「誤差って、ようするに“間違い”のことでしょ？」そうですね、ざっくり言えばそれで正解です。 […]
MAE・MSE・RMSEの違いについて
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、回帰モデルの評価指標としてとてもよく使われるMAE・MSE・RMSEの違いについて、丁寧に、でもやさしく解説していきます！ 「全部“誤差”っぽいけど、どう違うの？」「どれを使えばいいの […]
「ブートストラップ法（bootstrap method）」の名前の由来
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「ブートストラップ法（bootstrap method）」の名前の由来について、わかりやすく解説していきます。 「ブートストラップって靴ひも？」「なんでそんな名前が統計学の方法に？」と疑 […]
「偏回帰係数」の偏は何から来てるの？
そう思った方、かなり鋭いですね。実はこの「偏」には、統計学的にとても重要な意味が込められているんです！ 「偏回帰係数」とは？ まずは言葉の全体像から見てみましょう。 回帰係数（regression coefficient […]
グリッドサーチ（Grid Search）とランダムサーチ（Random Search）の名前の由来について
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、グリッドサーチ（Grid Search）とランダムサーチ（Random Search）の名前の由来について、やさしく、でも本質的に解説していきます！ グリッドサーチ（Grid Sear […]
バッチ正規化の名前は何から来てるの？
こんにちは。ゆうせいです。今回は、ディープラーニングの学習を語るうえで非常に重要な概念、「内部共変量シフト（Internal Covariate Shift）」について、やさしく・丁寧に解説していきます。 名前がちょっと […]
SVMとカーネル法の「名前」に注目して、仕組みを理解しよう！
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2つのキーワード、「SVM（Support Vector Machine）」と「カーネル法（Kernel Method）」について、それぞれの名前の由来を入り口に […]
Lasso回帰とRidge回帰とは？新人エンジニアにやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、機械学習の中でもとても大切な「Lasso（ラッソ）回帰」と「Ridge（リッジ）回帰」について、新人エンジニアの方でも理解しやすいようにやさしく解説します。 線形回帰とは？ Lasso […]
「私らしい仕事」って、なんだろう？
みなさんは、「自分らしい仕事」ってどんなものだと思いますか？ やりがいのある仕事。好きなことを活かせる仕事。誰かの役に立っていると実感できる仕事。…いろいろな答えがありますよね。 けれど、その中でも「私らしい」と感じられ […]
【初心者向け】Q学習とSARSA（サルサ）とは？
こんにちは。ゆうせいです。 〜行動して学ぶ！強化学習の基本2大アルゴリズムをやさしく解説〜 はじめに：強化学習とは？ まず土台として、「強化学習（Reinforcement Learning）」とは何かを簡単に説明すると […]
【初心者向け】L1正則化とL2正則化とは？〜「過学習を防ぐ魔法のペナルティ」〜
こんにちは。ゆうせいです。 【初心者向け】L1正則化とL2正則化とは？〜「過学習を防ぐ魔法のペナルティ」〜 はじめに：正則化ってなに？ まず、正則化（せいそくか）とは何か？ ひとことで言えば… 「モデルが複雑になりすぎな […]
【初心者向け】正解率とF1スコアって何？〜精度評価の指標をやさしく解説〜
こんにちは。ゆうせいです。 はじめに：モデルの「賢さ」って、どうやって測るの？ 機械学習やAIの世界では、「このモデル、どれくらい正確なの？」という問いがとても大切です。 その答えを出すための代表的な指標が… 今日はこの […]
【初心者向け】DBSCANとは？ノイズに強く、形にこだわらない賢いクラスタリング手法！
こんにちは。ゆうせいです。 はじめに：クラスタリングってなんだろう？ まず「クラスタリング」という言葉からおさらいしましょう。これは、データを「似ているもの同士でグループ分けすること」です。 たとえば、動物園の動物を見た […]