生成AI導入が進まない理由と、最初に手をつけるポイント
★突然ですがクイズです！2024年では、わずか9％。それが2025年には、なんと26.7％に急上昇！さて、これはいったい何のアンケート結果でしょう？ ……答えは、「生成AIを業務で活用している個人の割合」です！ AIの話 […]
SeabornはMatplotlibを土台にして作られてい
こんにちは。ゆうせいです。 Pythonでデータを可視化しようとすると、必ず出会うのが Matplotlib と Seaborn という二つのライブラリですよね。どちらも素晴らしいグラフを描画できますが、「この二つ、どう […]
KerasとPyTorchは「良きライバル」
こんにちは。ゆうせいです。 前回の記事で、KerasがTensorFlowという巨大なエンジンの「親切な運転席」である、というお話をしました。では、機械学習の世界でKeras/TensorFlowと並んでよく名前を聞く「 […]
Kerasは、TensorFlowを誰でも簡単に使えるようにするための、とても親切な道具
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習やAIの世界に足を踏み入れると、必ずと言っていいほど耳にするのが「TensorFlow」と「Keras」という二つの名前です。この二つの関係、特に初心者の方にとっては少し分かりにくいか […]
【Python型ヒント】Optional型の本当の意味知ってる？Noneを許容する正しい使い方
こんにちは。ゆうせいです。 Pythonで型ヒントを使い始めると、コードの安全性がぐっと高まり、読みやすくもなりますよね。name: str や age: int のように、変数や関数の引数がどんな型を持つべきかを明示す […]
【Python】もうclose()忘れはしない！with文によるスマートなリソース管理術
こんにちは。ゆうせいです。 Pythonでファイルを扱う時、f = open(...) でファイルを開き、処理が終わったら f.close() で閉じる、という一連の流れを学びますよね。ですが、もし処理の途中でエラーが発 […]
【Python】魔法の杖？特殊メソッド(ダンダーメソッド)の秘密と使い方を徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 Pythonでクラスを書き始めると、誰もが必ず出会う __init__ というメソッド。名前の両側が2つのアンダースコアで囲まれていて、なんだか不思議な見た目をしていますよね。 これはPyth […]
【Python】クラスメソッドとは？@classmethodの使いどころをインスタンスメソッドと比較して解説
こんにちは。ゆうせいです。 Pythonでオブジェクト指向プログラミングを学び始めると、「クラス」や「インスタンス」、「メソッド」といった概念が登場しますよね。そして、メソッドの定義の上に、時々 @classmethod […]
【Python】アスタリスク(*)を制する者はPythonを制す！変幻自在な記号の役割
こんにちは。ゆうせいです。 プログラミングを始めた誰もが、*（アスタリスク）記号を「掛け算」の記号として学びますよね。もちろんそれは正解です。ですが、Pythonの世界において、アスタリスクはそれだけにとどまらない、驚く […]
【Python】地味だけど超重要！アンダースコア(_)の5つの役割を徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 Pythonのコードを読んでいると、時々 _ という、なんとも不思議な変数名に出会うことはありませんか？ 「これはタイプミス？」「何かの省略形？」と、首をかしげた経験があるかもしれませんね。 […]
【Pythonの基本】forループの相棒！range()関数の使い方を徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 プログラミングを書いていると、「この処理を10回繰り返したいな」「リストの1番目から5番目まで順番に何かしたいな」といった場面が必ず出てきます。こうした「繰り返し処理」はプログラミングの基本中 […]
【Python入門】もう迷わない！help()関数はあなたの隣にいる最高の相棒
こんにちは。ゆうせいです。 プログラミングの学習を始めたばかりの時、こんな経験はありませんか？ 「この関数の使い方、なんだっけ？」 「引数に何を指定すればいいのか、すぐに思い出せない…」 ドキュメントを毎回インターネット […]
確率的勾配降下法（SGD）はなぜ”確率的”？名前の由来を旅人に例えて解説！
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習を学んでいると、必ずと言っていいほど登場する「確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）」。この言葉、なんだか難しそうに聞こえませんか？特に「 […]
【対数】logの底はいつ省略できる？ネイピア数eと常用対数を徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「対数の計算をしていると、たまにlogの右下に小さい数字（底）が書かれていないことがあるけど、アレって何？」 こんな疑問を持ったことはありませんか？ 結論から言うと、対数の底は、文脈によって「 […]
クロスエントロピー誤差とは？AIの「答え合わせ」の仕組みを数式から徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習、特にディープラーニングの世界に足を踏み入れたばかりのあなたが、おそらく最初に出会うであろう壁の一つが「損失関数」ではないでしょうか？中でも「クロスエントロピー誤差」という言葉と、その […]
テンソルの次元削減！Flattenが機械学習で果たす重要な役割とは？
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の勉強を始めると、たくさんの専門用語が出てきて戸惑うことも多いですよね。特に「テンソル」や「次元」といった言葉は、数学的な響きがして難しく感じるかもしれません。 今回は、そんなテンソル […]
Pythonの変数と関数、クラスを瞬時に見分ける！新人エンジニアのためのコード読解術
こんにちは。ゆうせいです。 プログラムのコードを読んでいて、「この単語はいったい何者なんだ…？」と手が止まってしまった経験はありませんか？特にPythonはシンプルに書ける分、変数なのか、関数なのか、はたまたクラスなのか […]
機械学習の心臓部！勾配降下法の更新則を世界一やさしく解説します
こんにちは。ゆうせいです。 「機械学習って、どうやって賢くなっているの？」 そんな風に思ったことはありませんか？ たくさんのデータから自動で学習する賢いコンピュータ。その学習プロセスの中心には、実は「勾配降下法（こうばい […]
【初心者でも分かる】シグモイド関数の微分が美しい！AIが学ぶ仕組みの核心
こんにちは。ゆうせいです。 ニューラルネットワークを学ぶ上で、多くの人が一度は出会う「シグモイド関数」。S字のなめらかな曲線が特徴的で、物事の確率を表現するのによく使われますね。 このシグモイド関数ですが、実は「微分する […]
【機械学習】平均二乗誤差(MSE)と平均絶対誤差(MAE)の違いは？外れ値に厳しい採点官と優しい採点官
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習モデルの性能を測る「誤差関数」。前回は、回帰問題で使われる「平均二乗誤差」と、分類問題で使われる「交差エントロピー」の違いについてお話ししましたね。 今回は回帰問題に絞って、よく似た2 […]
【初心者向け】機械学習の「成績の付け方」！交差エントロピーと平均二乗誤差の賢い使い分け
こんにちは。ゆうせいせいです。 「機械学習モデルを学習させる」と一言で言っても、モデルが賢くなっているのか、それとも見当違いの方向に進んでいるのか、どうやって判断すれば良いのでしょうか？ 今回は、機械学習モデルの「成績」 […]
ニューラルネットワークの「重み付き和」に内積を使う理由をやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「ニューラルネットワークの重み付き和に、なぜ“内積”を使うのか？」というテーマでお話ししていきます。 ちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんが、大丈夫！ 高校生でも理解できるように噛み […]
なぜニューラルネットワークの層と層の間は「内積」でつながっているのか？
こんにちは。ゆうせいです。 今日は、ニューラルネットワークの層と層の間の演算に「内積」が使われている理由について、詳しく解説していきます。 「なんで足し算とかじゃなくて、内積なの？」そんな疑問を持ったあなたのために、仕組 […]
スカラーとは何か？名前の由来と「スケール」との意外な関係
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、新人エンジニアの方に向けて「スカラー（scalar）」という言葉の意味や由来、そしてよく似た言葉「スケール（scale）」との関係について、やさしく丁寧に解説していきます。 「スカラー […]
運動神経はヘブ則で鍛えられる？脳のルールをスポーツに活かす秘訣
こんにちは。ゆうせいです。 「運動神経が良い」って、生まれつきの才能だと思いますか？もちろん、個人差はありますが、実は練習によって神経はどんどん賢くなるんです！そして、その鍵を握るのが「ヘブ則」という脳のルール。今回は、 […]
【勾配ブースティングとは？】アンサンブル学習をさらに突き詰めて極限まで性能を高めたアルゴリズム
こんにちは。ゆうせいです。 決定木やランダムフォレストといったアルゴリズムを学び、複数のモデルを組み合わせる「アンサンブル学習」の強力さを実感してきた頃ではないでしょうか？ 「個々の力はそこそこでも、チームになれば最強に […]
【マージン最大化とは？】サポートベクターマシン(SVM)の仕組みを世界一わかりやすく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 k-近傍法、決定木、ロジスティック回帰…。 機械学習のアルゴリズムを学んでいく中で、「SVM」というアルファベット3文字を目にしたことはありませんか？ なんだか専門的で、少しだけ難しそうな響き […]
【最も直感的な機械学習】k-近傍法（k-NN）の仕組みを新人エンジニア向けに徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「機械学習のアルゴリズムって、なんだか複雑な数式や理論が多くて難しそう…」 エンジニアとして新しい分野に足を踏み入れるとき、そんな風に感じてしまうことはありませんか？ もし、その中にとてつもな […]
【次元削減の応用編】多様体学習とは？曲がったデータをまっすぐ見る技術を徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアとしてデータ分析に携わっていると、「主成分分析（PCA）」の便利さに気づく場面も多いのではないでしょうか。たくさんの特徴量を、より少ない指標に要約してくれる、強力なツールですよね […]
【機械学習の第一歩】クラスタリングとは？データの自動仕分け術を新人エンジニア向けに徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「手元にある大量の顧客データ、どんなグループに分けられるんだろう？」 「このアクセスログから、ユーザーの行動パターンをいくつか見つけ出せないかな？」 エンジニアとしてキャリアをスタートさせると […]