新人エンジニア研修講師
レイヤー正規化（Layer Normalization）の名称の由来と仕組み・特徴の解説
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングにおいて、入力データの数値の偏りを整えて計算を安定させる手法の一つにレイヤー正規化があります。この手法がなぜレイヤー正規化と呼ばれるのか、名称の背景や処理の仕組みについて解説 […]
インスタンス正規化（Instance Normalization）の名称の由来と仕組み・特徴の解説
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングにおいて、画像生成や画風変換などの分野で広く利用されている手法の一つにインスタンス正規化があります。この手法がなぜインスタンス正規化と呼ばれるのか、名称の背景や処理の仕組みに […]
グループ正規化（Group Normalization）の名称の由来と仕組み・特徴の解説
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングにおいて、入力データの偏りを整えて学習を円滑にする手法の一つにグループ正規化があります。この手法がなぜグループ正規化と呼ばれるのか、名称の背景や処理の仕組みについて解説します […]
単回帰分析と相関分析の違いと数式における関係性の解説
こんにちは。ゆうせいです。 統計学を学び始めると、2つのデータの関係を調べる手法として単回帰分析と相関分析という手法が登場します。どちらも散布図の上に並ぶ点群を扱うため、どのような違いがあるのか疑問に思う方も多い分野です […]
バッチ正規化（Batch Normalization）の名称の由来と仕組み・特徴の解説
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの学習を安定させる手法の一つに、バッチ正規化があります。この手法がなぜバッチ正規化と呼ばれるのか、名称の由来と具体的な仕組みについて解説します。 バッチ正規化の名称の由来 バ […]
相乗平均の由来と意味：なぜ「相乗」と呼ばれるのかを分かりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 相乗平均という言葉を耳にしたことはあるでしょうか。数学や統計学において、データの平均を求める際に用いられる計算方法の一つです。本記事では、相乗平均という名称の由来から、その計算手法、どのような […]
機械学習におけるヒンジ損失とは：名前の由来と仕組みを解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分類モデルを学習させる際、損失関数という概念が登場します。本記事では、サポートベクターマシンなどで用いられるヒンジ損失に焦点を当て、名前の由来と基本的な仕組みについて解説します。 ヒ […]
関数におけるカンマとセミコロンの違いと役割：変数とパラメータの区別
こんにちは。ゆうせいです。 数学や統計学の専門書を読んでいると、関数を表す括弧の中にカンマとセミコロンが混在している数式を見かけることがあります。f(x, y)という表記は馴染み深いですが、f(x; a, b)のようにセ […]
自己教師あり学習と半教師あり学習の違い：仕組みとメリット・デメリット
こんにちは。ゆうせいです。 AI（人工知能）の学習方法にはいくつかの種類がありますが、学習させるためのデータをどのように準備するかが大きな課題となります。AIの学習に必要な正解のデータ（ラベル）を大量に用意するには、膨大 […]
CART（Classification and Regression Trees）の名称の由来と仕組みを解説
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
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：事前確率と尤度から事後確率を求める
こんにちは。ゆうせいです。 ある結果が起きたとき、 「その原因は何だったのだろう？」 と考えることがあります。 例えば、生徒が学校に遅刻したとします。 遅刻の原因として、次の3つを考えてみましょう。 実際に「遅刻した」と […]
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
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 […]
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
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
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
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 […]
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 […]