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「ブランド」は、あなたの会社の“顔”です。お客様に、どう見られていますか？新着!!
「ブランド」という言葉を聞くと、多くの方がロゴや商品名、広告の印象を思い浮かべるかもしれません。でも実はそれだけではないんです。 ブランドとは一言でいえば「その組織が持っている外向きの顔」。つまり、お客様や社会から見たと […]
Σ（シグマ）記号の省略表記とは？新人エンジニアのためのやさしい数学記法入門新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 数学やプログラミングの勉強をしていると、よく出てくるこの記号： Σ（シグマ） 見たことはあるけど、どう読むのか、どんな省略表記があるのか、いまいちピンとこない…そんな新人エンジニアの方も多いの […]
Q学習（Q-learning）とは？新人エンジニアでも理解できる強化学習の基礎講座新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、強化学習（Reinforcement Learning）の中でも、最も有名で基本的な手法であるQ学習（Q-learning）について、新人エンジニアでも直感的に理解できるように丁寧に解 […]
Pyramid Pooling Module（PPM）とは？新人エンジニアのための画像認識入門講座新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、画像認識の精度をグッと高めてくれる「Pyramid Pooling Module（ピラミッド・プーリング・モジュール）」について、新人エンジニアにもわかるように、やさしく解説します！ […]
DALL·E 2とは？新人エンジニアのための画像生成AIのやさしい解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は、テキストから画像を自動で作ってくれる魔法のようなAI「DALL·E 2（ダリ・ツー）」について、新人エンジニア向けにわかりやすく解説していきます！ 聞いたことはあるけど、「どう動いてる […]
Diffusion ModelによりGANは時代遅れになったのか？最新の動向と本質をやさしく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は、「Diffusion Model（拡散モデル）の登場によって、GANはもう時代遅れなのか？」という、気になるテーマについて丁寧に解説します。 生成AIの世界は進化のスピードがとにかく早 […]
強化学習の種類とは？新人エンジニアのためのやさしい分類解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、強化学習の種類（タイプ）について、新人エンジニアでも理解できるようにわかりやすく解説します！ 「強化学習って、Q学習とかA3Cとか、いろんな名前が出てきてわけわからん！」そんなあなたの […]
A3Cとは？強化学習の「分散学習」のすごさを新人エンジニアにわかりやすく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、強化学習の代表的なアルゴリズム「A3C」について、新人エンジニアでも理解できるように丁寧に解説します。 A3Cという名前を聞くと「難しそう」「数式ばかり出てきそう」と構えてしまいがちで […]
CNNでパディングを使う理由とは？「隅っこのデータが無駄になる」の真相を解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「CNN（畳み込みニューラルネットワーク）でパディングってなんで使うの？」こんな疑問を持っていませんか？ 「隅っこのデータが無駄になるから」なんて説明をよく聞くけれど、それってどういう意味？本 […]
誤差関数と損失関数の違いとは？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。 今回は「誤差関数と損失関数の違い」について解説していきます。 機械学習や統計の世界に入ると、やたらと目にするのが「誤差関数（error function）」と「損失関数（loss functi […]
Transformer Autoencoderとは？基本構造・仕組み・活用例を初心者向けにやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。今回は「Transformer Autoencoder（トランスフォーマー・オートエンコーダー）」について、やさしく丁寧に解説していきます。 1. Transformer Autoencoder […]
【初心者向け】Seq2Seq（シーケンス・トゥ・シーケンス）とは？仕組み・活用例・注意点までやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。今回は「Seq2Seq（シーケンス・トゥ・シーケンス）」という、AIや自然言語処理の世界では非常に重要なモデルについて、エンジニア1年目の方にもわかりやすく解説していきます。 1. Seq2Se […]
【徹底比較】生成AIサービスのユーザーデータ利用方針まとめ【ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot】新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、ChatGPT（OpenAI）、Gemini（Google）、Claude（Anthropic）、GitHub Copilot（Microsoft）という代表的な生成AIサービスが、ユ […]
研修講師のためのツール集新着!!
研修準備 PDFページ番号追加ツール PDFにページ番号を自動追加できる便利なツールです。最大の特長は見開き対応で、奇数ページは右下、偶数ページは左下に番号を配置可能。講義資料や冊子形式のPDFに最適です。書式や色、開始 […]
ハイパボリックタンジェント関数（tanh）はどこで使われているのか？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。今回は「tanh関数（ハイパボリックタンジェント関数）はどこで使われているの？」という疑問にお答えします。難しそうに見えますが、例えを使いながらわかりやすく解説していきます。 tanh関数とは？ […]
ステップ関数は本当に人間の脳を模して作られたのか？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。今回は「ステップ関数は人間の脳の働きを模して作られたのか？」という問いについて、初心者の方にもわかりやすく解説していきます。 ステップ関数とは？ ステップ関数（Step Function）とは、 […]
【初心者向け】ロジスティック回帰とシグモイド関数・ソフトマックス関数の関係をやさしく解説！新着!!
ロジスティック回帰・ソフトマックス関数・シグモイド関数の違いとつながりをやさしく解説！ こんにちは。ゆうせいです。 今回は「ロジスティック回帰」と「ソフトマックス関数」「シグモイド関数」の関係について解説します。機械学習 […]
Pythonで使われる人工知能関連ライブラリの名前の由来と意味を徹底解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、Pythonで使われる人工知能（AI）・機械学習・ディープラーニング系ライブラリの「名前の由来」に焦点をあてて、ユニークな背景や意味をわかりやすく解説します。 「TensorFlowっ […]
「エンコーダー・デコーダーモデルとは？画像が“同じ”で出てこない理由をわかりやすく解説」新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 この記事のタイトルはこちらです： さて、ご質問の内容に入っていきましょう。 エンコーダー・デコーダーモデルでは画像は完全には再現されない？ 結論からお伝えすると、 入力した画像と全く同じものが […]
今でもBERTは使われている？現役で活躍中のBERTベースモデルを徹底紹介！
こんにちは。ゆうせいです。 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は2018年にGoogleから発表されて以来、自然言語処理（NLP）の […]
BERTとGPTの違いは、GeminiとChatGPTの違いと同じ？両者の関係と違いをわかりやすく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「BERTとGPTの違いって、Gemini（旧Bard）とChatGPTの違いと同じなの？」そんな疑問を持った方へ、今回は両者の関係性と違いを整理してわかりやすく説明します！ 結論から言うと： […]
BERTとGPTの違いとは？構造・学習・用途を徹底比較！
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、自然言語処理（NLP）の2大モデルであるBERT（バート）とGPT（ジーピーティー）の違いについて解説します。 どちらも「Transformerアーキテクチャ」を使っていますが、構造や […]
PythonでTransformerを実装する方法：基本構造と実装例をやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「TransformerをPythonで実装するにはどうすればいい？」というテーマでお話しします。 Transformerは、自然言語処理（NLP）を一変させた革命的なアーキテクチャです […]
「統計はあいまい」って本当？確率・推定・不確実性を正しく理解しよう！
こんにちは。ゆうせいです。 「統計ってなんだかあいまいだよね…」「結局、正しいかどうかよくわからないんじゃない？」 こんなふうに思ったことはありませんか？ たしかに、統計は「100％確実な答え」を出すわけではありません。 […]
「離散」とは？意味・例・連続との違いをやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今日は「離散（りさん）」という言葉について解説していきます。 数学や情報科学、統計学などを学びはじめると、「離散変数」「離散的」「離散時間」などの用語がよく出てきますよね。 でも、 と疑問に感 […]
相互情報量とは？意味・数式・使い方をゼロからやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「相互情報量（Mutual Information）」という重要な概念についてお話しします。 これは統計学・情報理論・機械学習などで広く使われている指標で、「2つの変数がどれくらい関係し […]
潜在的ディリクレ配分法（LDA）とは？トピックモデルの基本と仕組みをやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今日は、文章の「隠れた話題（トピック）」を自動的に見つけ出す手法、潜在的ディリクレ配分法（Latent Dirichlet Allocation：LDA）についてご紹介します。 この名前、長く […]
Transformerは自然言語処理だけ？画像・音声・科学分野でも大活躍の理由を解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「Transformerって自然言語処理（NLP）用のモデルでしょ？」そんなふうに思っていませんか？ 確かに、最初はNLPのために登場しました。でも実は、今では画像・音声・科学・医療など、あら […]
RNNの進化を完全解説：基本原理からLSTM、GRU、Transformerへの道のり
こんにちは。ゆうせいです。 今回はRNN（リカレント・ニューラル・ネットワーク：Recurrent Neural Network）についてお話しします。 画像に強いのがCNNなら、「時系列データ」や「文章」のように順番に […]
CNNの進化の歴史：AlexNetからEfficientNetまでを一気に解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今回はCNN（畳み込みニューラルネットワーク：Convolutional Neural Network）の歴史をたどってみましょう。 CNNは画像認識をはじめ、顔認識や医療画像診断、自動運転の […]