新人エンジニア研修講師
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 […]
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 […]