新人エンジニア研修講師
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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新着!!
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 […]
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 […]
機械学習の系統図 全体像を一枚で捉える
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習を学び始めた人が最初に困るのは、用語の多さです。 教師あり学習、クラスタリング、ランダムフォレスト、強化学習、Transformer。次々と新しい名前が出てきますが、それぞれがどういう […]
CNNにおけるプーリング層の役割と必要性を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の技術として広く用いられる畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、画像から特徴を抽出する畳み込み層の直後に、プーリング層と呼ばれる処理層が頻繁に配置されます。畳み込み処理によって […]
画像データのチャネルの概念と仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 デジタルカメラやスマートフォンで撮影した写真は、コンピュータの内部では数値の集まりとして処理されます。画像認識や深層学習の分野を学ぶ際に頻繁に登場する概念の一つに、チャネルと呼ばれる要素が存在 […]
CNNでパディングを用いる理由と画像サイズ維持の仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野で活用される畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、入力画像に対してフィルタと呼ばれる小さな数値の枠組みを重ね合わせ、特徴を抽出する畳み込み処理を行います。この処理を進める […]
CNNでフィルタを用いる理由と画像認識における役割
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野で広く活用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）では、入力画像に対してフィルタと呼ばれる小さな数値の枠組みを適用します。一般的な全結合型のニューラルネットワークとは異 […]
ニューラルネットワークの重み初期値をランダムに設定する理由
こんにちは。ゆうせいです。 ニューラルネットワークが画像認識や自然言語処理などの課題を解決するためには、モデル内部に存在する重みと呼ばれる変数を適切な値へと更新していく必要があります。学習を開始する際、重みの初期値にはゼ […]
Adamの仕組みと計算手順を具体例で解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルが予測の精度を向上させるためには、誤差を最小にするように重みパラメータを調整する最適化アルゴリズムが不可欠です。代表的な手法として広く活用されているアルゴリズムに、Adam（A […]
Momentum（モーメンタム）の仕組みと具体的な計算手順
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルが適切な予測を行えるようにするためには、パラメータを更新して誤差を徐々に減らす作業が必要です。この調整手法の一つに、確率的勾配降下法（SGD）の挙動を改良したアルゴリズムである […]
確率的勾配降下法（SGD）の仕組みと計算手順を具体例で解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルがデータを学習する過程では、誤差を最小にするためのパラメータ調整が行われます。その代表的な最適化アルゴリズムの一つが、確率的勾配降下法（Stochastic Gradient […]
計算グラフとは何か？仕組みと自動落差計算の基礎を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 現代の深層学習（ディープラーニング）や機械学習の基盤を支える重要な技術の一つに「計算グラフ」があります。人工知能のプログラムを構築する際、数式をそのまま解くのではなく、グラフ構造を用いて処理を […]
ディープニューラルネットワークのパラメータ数計算の仕組みと計算方法
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識や自然言語処理などの分野で用いられるディープニューラルネットワーク（DNN）において、モデルが保持するパラメータ数を把握することは、計算機のメモリ消費量や動作速度を見積もる上で基本とな […]
CNNの畳み込み層における出力サイズの計算方法と仕組みの解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野で広く活用されている畳み込みニューラルネットワーク（CNN）において、画像データを処理した後のサイズを正しく把握することは、モデル全体の構造を設計する上で重要な基礎となります。 […]
誕生日のパラドックスとは何か？ペア数計算から確率の仕組みを解説
こんにちは。ゆうせいです。 集団の中に同じ誕生日の2人組が存在する確率を考える際、直感と計算結果の間に大きな隔たりが生じることが知られています。この現象は「誕生日のパラドックス」と呼ばれます。 一見すると、1年は365日 […]