新人エンジニア研修講師
RMSPropの仕組みと更新式の覚え方：指数移動平均を用いた学習率調整の基礎
こんにちは。ゆうせいです。 ニューラルネットワークをはじめとする深層学習のモデルを訓練する際、パラメータを効率的に調整するための手法として最適化アルゴリズムが使われます。その代表的な手法の1つがRMSProp（アールエム […]
Dice係数の公式の仕組みと覚え方：2つの集合の類似度を計算する指標の基礎
こんにちは。ゆうせいです。 画像解析や自然言語処理の分野において、2つの領域やテキストの類似度を数値で評価する指標として「Dice係数（ダイスけいすう）」が広く用いられています。専門的にはSørensen-Dice係数と […]
Huber損失関数の仕組みと計算式：二乗誤差と絶対値誤差を組み合わせた損失関数の基礎
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や回帰分析のモデルを構築する際、予測値と実際の値のずれを数値化して評価する尺度として損失関数が用いられます。その代表的な選択肢の1つにHuber損失（ヒューバーそんしつ）があります。 […]
標準化の公式の仕組みと覚え方：平均と標準偏差を用いたデータの変換
こんにちは。ゆうせいです。 異なるテストの点数や異なる単位の測定値を比較する際、単純な数値の大小だけでは全体の中での位置づけを正しく判断できない場合があります。このような課題を解決するために用いられる数学的な手法が「標準 […]
2項分布の公式の覚え方と仕組み：確率・期待値・分散の導出ガイド
こんにちは。ゆうせいです。 統計学を学び始めると最初に出会う重要な壁の1つに「2項分布（にこうぶんぷ）」があります。教科書を開くと、C記号（コンビネーション）を使った確率の計算式や、期待値・分散の公式が突然並んでおり、丸 […]
因子分析と主成分分析の違いと使い分けを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 多変量解析を学び始めると、似た目的で使われる手法として「因子分析」と「主成分分析」に出会います。どちらもたくさんの変数を少数にまとめる技術ですが、計算の出発点や分析の目的が異なります。今回は、 […]
ディリクレ分布の名前の由来と数学的特徴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分野を学んでいると、「ディリクレ分布」という専門用語を目にする機会があります。名前の響きから難解な印象を受けやすい概念ですが、その命名の背景には19世紀の数学者の功績が存在し […]
ロールズの無知のベールとは？ブラウザゲーム「80億分の1」から学ぶ正義論
こんにちは。ゆうせいです。 社会の制度や再分配のあり方を検討するとき、どのような基準を用いれば公平な社会を実現できるのかという問題が生じます。アメリカの哲学者ジョン・ロールズは、主著『正義論』の中で「無知のベール」という […]
GAN（敵対的生成ネットワーク）の数式の意味と覚え方：初心者向け解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分野を学んでいると、GAN（敵対的生成ネットワーク）という技術に出会います。GANは実物に近い画像や音声を作り出す仕組みですが、背後にある数式には複数の記号が含まれています。本記事で […]
KLダイバージェンスの数式の意味と覚え方：初心者向け解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や統計学を学んでいると、KLダイバージェンス（カルバック・ライブラー情報量）という概念が登場します。KLダイバージェンスは、2つの確率分布がどれくらい似ているか、あるいは離れているかを […]
ベイズの定理で分母に周辺確率が来る理由：初心者向け解説
こんにちは。ゆうせいです。 確率や統計を学んでいると、ベイズの定理という重要な概念に出会います。ベイズの定理は新しい情報が得られたときに確率を更新する仕組みですが、数式を見た際に、なぜ分母に周辺確率という要素が配置されて […]
周辺確率の名称の由来と表の余白から生まれた計算の仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 複数の条件が関係する確率を扱う際、基礎となる重要な概念に周辺確率があります。確率や統計の入門書を開くと、条件付き確率や同時確率とともに必ず登場する用語です。日常会話ではあまり馴染みのない「周辺 […]
負の対数関数（-log）の凸性と機械学習における最適化への活用
こんにちは。ゆうせいです。 数学や機械学習の計算において、負の対数関数（マイナス・ログ）という数式表現が頻繁に活用されます。この関数をグラフ上に描くと、下向きに膨らんだお椀のような形状を示します。数学の分野では、このよう […]
機械学習における記号Lが損失関数か尤度かを見分ける基準と数式上の特徴
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の教科書や学術論文を読んでいると、アルファベットの大文字である L という記号が頻繁に登場します。この記号は、モデルの予測誤差を表す損失関数（Loss Function）を指す場合と、 […]
加害と被害の認識ギャップが生じる心理的メカニズムと対処法
こんにちは。ゆうせいです。 人間関係や組織内のトラブルにおいて、ある行動を起こした側とそれを受けた側の間で、事態の重大さに対する受け止め方に大きな開きが生じる現象が存在します。この現象は一般に、加害と被害の10倍の法則や […]
人間と他の動物の行動における本質的な相違点
こんにちは。ゆうせいです。 生物学や比較行動学の視点から人間を観察した際、他の動物とどのような違いが存在するのかという疑問を持つ方は少なくありません。人間も生物分類上は哺乳類の一種ですが、行動の様式や思考の仕組みには独自 […]
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 […]