新人エンジニア研修講師
確率統計における周辺化消去の名称の由来と計算の仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 確率や統計、機械学習の基礎を学ぶ過程で、周辺化や周辺化消去という言葉を目にすることがあります。複数の要素が絡み合う確率の中から、関心のない特定の変数の影響を取り除き、知りたい変数だけの確率を導 […]
変分オートエンコーダ（VAE）の名称の由来と仕組み変分オートエンコーダ（VAE）の名称の由来と仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 画像生成やデータの圧縮といった人工知能の技術を調べる中で、VAEというアルゴリズムの名称を見かける場面があります。VAEは正式名称を Variational Autoencoder と呼び、日 […]
機械学習や統計学で潜在変数が記号zで表される理由と背景
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や統計学の解説書を読んでいると、観測できない隠れた変数を表す記号として、アルファベットの小文字である z が頻繁に登場します。観測できるデータには x や y が割り当てられる一方で、 […]
敵対的生成ネットワーク（GAN）の現在における有効性と実務での活用状況
こんにちは。ゆうせいです。 画像生成やデータ拡張の分野で広く知られる深層学習モデルに、敵対的生成ネットワーク（GAN）があります。近年では拡散モデル（Diffusion Model）をはじめとする新しい生成技術が急速に普 […]
GANにおけるモード崩壊の名称の由来と発生する仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 画像や音声などのデータを人工知能に生成させる技術のひとつに、敵対的生成ネットワーク（GAN）が存在します。このGANの学習過程において直面しやすい代表的な課題として、モード崩壊（Mode Co […]
ベイズ最適化の名称の由来と基本原理
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や実験の効率化において、少ない試行回数で最良の条件を探索する手法としてベイズ最適化が広く活用されています。機械学習モデルのパラメータ調整や新材料の配合探索など、1回の実験に多大な時間や […]
スタイルGANの名称の由来と画像生成における革新的な仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 実在しない人物の顔写真を極めて精細に作り出す人工知能技術として、スタイルGAN（StyleGAN）という深層学習モデルが知られています。半導体メーカーのNVIDIAによって開発されたこのモデル […]
アルファベータ法の名前の由来と探索を効率化する仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 将棋やチェス、オセロといった対戦ゲームの思考プログラムにおいて、膨大な着手候補の中から最適な一手を選択するアルゴリズムとしてアルファベータ法が広く用いられています。この手法は、すべての局面を調 […]
パスキー認証の仕組みと従来のパスワードとの違い
こんにちは。ゆうせいです。 ウェブサイトや各種オンラインサービスを利用する際、IDとパスワードの組み合わせによるログインが広く使われてきました。しかし、パスワードの使い回しや漏洩といったセキュリティ上の課題を解決する手段 […]
メール添付ファイルとURL共有の安全性を比較する
こんにちは。ゆうせいです。 業務連絡や日常の連絡において、資料を共有する際にファイルを直接メールに添付するのではなく、オンラインストレージのURLを記載して案内する方法が広く採用される傾向にあります。一方で、URLの記載 […]
方策オンと方策オフの名前の由来と強化学習における行動選択の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や機械学習の領域では、コンピュータが試行錯誤を繰り返しながら望ましい行動を自律的に習得する強化学習という手法が活用されています。ゲームの対局やロボットの動作制御など、将来得られる報酬の […]
TD学習の名前の由来と時間差による価値更新の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や制御工学の分野では、試行錯誤を通じて最適な判断基準を機械自身に獲得させる強化学習という手法が利用されています。ゲームの自動操作やロボットの姿勢制御など、未来の成果を見据えて行動を選択 […]
ベルマン方程式の名前の由来と動的計画法における再帰的関係式の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 強化学習や最適制御の分野では、将来にわたって得られる成果を最大化するための計算手法として動的計画法が用いられています。ゲームの自動操作やロボットの動作設計など、時間の経過に伴って変化する状況の […]
マルコフ決定プロセスの名前の由来と強化学習の数理モデルの仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や制御理論の分野では、不確実な環境の中で最も適切な行動の選択肢を決定するための数学的な枠組みが用いられています。囲碁や将棋の自動対局、自動運転車の経路選択、工場のロボットアーム制御など […]
SARSAの名前の由来と方策オン型強化学習の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や制御工学の分野では、試行錯誤を通じて最適な行動の選び方を機械に習得させる強化学習という手法が活用されています。ロボットの歩行制御やゲームのプレイ方針決定など、正解のデータが最初から与 […]
DQNの名前の由来と深層強化学習の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能の領域では、試行錯誤を通じて最適な行動手順を自律的に習得する強化学習という枠組みが使われています。囲碁や将棋、ビデオゲームの自動プレイなどで高い性能を示し、人工知能研究の発展に大きく寄 […]
Q学習の名前の由来と強化学習における価値更新の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能や機械学習の分野では、試行錯誤を通じてコンピュータ自身に行動の選択基準を学ばせる強化学習という手法が利用されています。ゲームの自動操作やロボットの歩行制御など、正解のデータが最初から用 […]
AlexNetの名前の由来と深層学習ブームの原点となった構造を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識をはじめとする人工知能の分野では、コンピュータに写真の内容を判別させる技術として畳み込みニューラルネットワークが広く利用されています。長年にわたり停滞していた画像分類の精度を大幅に向上 […]
混合ガウスモデルの名前の由来と複数の釣鐘型分布を足し合わせる仕組みを初心者向けに解説
混合ガウスモデルの名前の由来と複数の釣鐘型分布を足し合わせる仕組みを初心者向けに解説 こんにちは。ゆうせいです。 統計学や機械学習の領域では、集めたデータを分析して背後にある規則性を見つけ出す手法が研究されています。身長 […]
パノプティックセグメンテーションの名前の由来と全領域を統合認識する仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 コンピュータビジョンの領域では、画像の中に存在する対象物を機械に正しく認識させるための技術が段階的に開発されてきました。背景を含めて画像全体を意味のある区画に塗り分けるセマンティックセグメンテ […]
インスタンスセグメンテーションの名前の由来と個体を識別する仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 コンピュータビジョンの領域では、画像の中に存在する対象物を機械に認識させるための技術が研究されています。写真の中に何があるかを特定する物体検出や、画像の領域を画素単位で塗り分けるセマンティック […]
セマンティックセグメンテーションの名前の由来と画素単位で画像を識別する仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 コンピュータビジョンの領域では、画像の中に写っている物体をコンピュータに認識させる技術が段階的に研究されてきました。写真全体に何が写っているかを答える画像分類や、どこに何があるかを四角い枠で囲 […]
VGGの名前の由来と小さな畳み込みフィルターによる画像認識の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の分野では、コンピュータに写真の対象物を判別させるために畳み込みニューラルネットワーク（CNN）という技術が広く使われています。層を深く積み重ねることで認識精度が向上することが知られて […]
TF-IDFの名前の由来と文書解析における重要度計算の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 自然言語処理や情報検索の分野では、文章の中から重要な単語を自動的に見つけ出す技術が広く使われています。検索エンジンで調べたい言葉を入力した際に、関連性の高い記事が上位に表示される背景にも、こう […]
R-CNNの名前の由来と物体検出の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の技術は、写真全体に何が写っているかを判定する画像分類から、写真のどこに何が存在するかを特定する物体検出へと発展してきました。その物体検出の基礎を築いた代表的な手法のひとつがR-CNN […]
ResNetの名前の由来と残差学習の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識をはじめとする人工知能の分野では、コンピュータに画像の内容を正しく識別させるための仕組みとしてニューラルネットワークが使われています。ネットワークの層を深く積み重ねるほど、より複雑な特 […]
分散表現の名前の由来と仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 自然言語処理の分野では、コンピュータに人間の言葉を理解させる技術が日々研究されています。コンピュータは文字をそのままの意味として解読できないため、数式で扱える数値へ変換する必要があります。その […]
Anthropicの4D AIフルエンシー・フレームワークとは？Claudeを活用する4つの思考法
こんにちは。ゆうせいです。 人工知能（AI）を業務や学習に取り入れる場面が増えています。AIモデルへ単に作業を指示するだけでなく、人とAIが対等に協力して成果を出すための技術として、AIフルエンシー（AIを使いこなす流暢 […]
ディープラーニングにおけるパラメータと変数の違いとは？英語表現と役割を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの参考書や技術記事を読んでいると、パラメータと変数という言葉が頻繁に登場します。どちらも計算に使われる数値を指しているように見えますが、人工知能の仕組みを把握するうえでは明確 […]
機械学習でネイピア数eの指数関数を使う理由：出力を正の実数へ変換する仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のアルゴリズムを学んでいると、ネイピア数 e を底とする指数関数が頻繁に登場します。分類問題で用いられるソフトマックス関数や、確率モデルの定式化など、多様な場面で目にする設計です。 数 […]