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全ての社員
「Sim2Real(シム・トゥ・リアル)のパフォーマンスギャップ」とは?

こんにちは。ゆうせいです。今回は、強化学習やロボティクスの世界でとても重要な概念、「Sim2Real(シム・トゥ・リアル)のパフォーマンスギャップ」について解説します。 これから現実世界で使えるAIを作っていきたい新人エ […]

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「ドメインランダマイゼーション(Domain Randomization)」とは?

こんにちは。ゆうせいです。今回は、シミュレーションベースの強化学習やロボティクスで注目されている手法、「ドメインランダマイゼーション(Domain Randomization)」について、名前の意味から仕組み・使われ方・ […]

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「Dueling Network(デュエリングネットワーク)」とは?

こんにちは。ゆうせいです。今回は、強化学習の世界でよく登場する工夫の一つ、「Dueling Network(デュエリングネットワーク)」について、新人エンジニアの方向けに、やさしく・丁寧に解説します! 「DQNの改良らし […]

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Grad-CAM(グラッド・カム)とは?新人エンジニア向けにやさしく解説

こんにちは。ゆうせいです。今回は、ディープラーニングで画像認識モデルを「説明可能にする技術」として有名な、Grad-CAM(グラッド・カム)について、新人エンジニアの方向けにわかりやすく解説します。 「CNNの中身を可視 […]

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ターゲットネットワークとは?新人エンジニア向けにやさしく解説

こんにちは。ゆうせいです。今回は、強化学習(Reinforcement Learning)でモデルの学習を安定化させるために重要な仕組み、ターゲットネットワーク(Target Network)について解説します! 結論! […]

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「RLHF(アールエルエイチエフ)」とは何か?

こんにちは。ゆうせいです。今回は、近年のAI研究、とくにChatGPTなどの対話AIモデルで非常に重要になっている学習手法、「RLHF(アールエルエイチエフ)」について、新人エンジニアの方にもわかりやすく解説します! 「 […]

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「one-hotベクトル(ワンホットベクトル)」とは何か?

こんにちは。ゆうせいです。今回は、機械学習の前処理でとてもよく使われる「one-hotベクトル(ワンホットベクトル)」とは何か?を、新人エンジニアの方に向けてやさしく解説します。 この「one-hot(ワンホット)」とい […]

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SHAP(シャップ)と LIME(ライム)の違い

こんにちは。ゆうせいです。今回は、機械学習モデルの「説明可能性(Explainability)」を高める2つの有名な手法、LIME(ライム)と SHAP(シャップ)の違いを、新人エンジニアの方にもわかりやすく解説します! […]

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「白色化(whitening)」について、やさしく、でも本質的に解説

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、データ前処理の中でも特に統計・機械学習・画像処理でよく登場する概念、「白色化(whitening)」について、やさしく、でも本質的に解説していきます。 「白色化って“ホワイト”ってこと […]

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「オーバーサンプリング(Oversampling)」と「アンダーサンプリング(Undersampling)」をやさしく丁寧に解説

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、「オーバーサンプリング(Oversampling)」と「アンダーサンプリング(Undersampling)」という、不均衡データを扱うための重要なテクニックについて解説します。 「クラ […]

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誤差(ごさ)」について、やさしく丁寧に解説

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、機械学習や統計の基礎中の基礎である「誤差(ごさ)」について、やさしく丁寧に解説していきます。 「誤差って、ようするに“間違い”のことでしょ?」そうですね、ざっくり言えばそれで正解です。 […]

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MAE・MSE・RMSEの違いについて

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、回帰モデルの評価指標としてとてもよく使われるMAE・MSE・RMSEの違いについて、丁寧に、でもやさしく解説していきます! 「全部“誤差”っぽいけど、どう違うの?」「どれを使えばいいの […]

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「ブートストラップ法(bootstrap method)」の名前の由来

こんにちは。ゆうせいです。 今回は「ブートストラップ法(bootstrap method)」の名前の由来について、わかりやすく解説していきます。 「ブートストラップって靴ひも?」「なんでそんな名前が統計学の方法に?」と疑 […]

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「偏回帰係数」の偏は何から来てるの?

そう思った方、かなり鋭いですね。実はこの「偏」には、統計学的にとても重要な意味が込められているんです! 「偏回帰係数」とは? まずは言葉の全体像から見てみましょう。 回帰係数(regression coefficient […]

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グリッドサーチ(Grid Search)とランダムサーチ(Random Search)の名前の由来について

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、グリッドサーチ(Grid Search)とランダムサーチ(Random Search)の名前の由来について、やさしく、でも本質的に解説していきます! グリッドサーチ(Grid Sear […]

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バッチ正規化の名前は何から来てるの?

こんにちは。ゆうせいです。今回は、ディープラーニングの学習を語るうえで非常に重要な概念、「内部共変量シフト(Internal Covariate Shift)」について、やさしく・丁寧に解説していきます。 名前がちょっと […]

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全ての社員
SVMとカーネル法の「名前」に注目して、仕組みを理解しよう!

こんにちは、ゆうせいです。 今回は、機械学習でよく登場する2つのキーワード、「SVM(Support Vector Machine)」と「カーネル法(Kernel Method)」について、それぞれの名前の由来を入り口に […]

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全ての社員
Lasso回帰とRidge回帰とは?新人エンジニアにやさしく解説!

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、機械学習の中でもとても大切な「Lasso(ラッソ)回帰」と「Ridge(リッジ)回帰」について、新人エンジニアの方でも理解しやすいようにやさしく解説します。 線形回帰とは? Lasso […]

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全ての社員
「私らしい仕事」って、なんだろう?

みなさんは、「自分らしい仕事」ってどんなものだと思いますか? やりがいのある仕事。好きなことを活かせる仕事。誰かの役に立っていると実感できる仕事。…いろいろな答えがありますよね。 けれど、その中でも「私らしい」と感じられ […]

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全ての社員
【初心者向け】Q学習とSARSA(サルサ)とは?

こんにちは。ゆうせいです。 〜行動して学ぶ!強化学習の基本2大アルゴリズムをやさしく解説〜 はじめに:強化学習とは? まず土台として、「強化学習(Reinforcement Learning)」とは何かを簡単に説明すると […]

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全ての社員
【初心者向け】L1正則化とL2正則化とは?〜「過学習を防ぐ魔法のペナルティ」〜

こんにちは。ゆうせいです。 【初心者向け】L1正則化とL2正則化とは?〜「過学習を防ぐ魔法のペナルティ」〜 はじめに:正則化ってなに? まず、正則化(せいそくか)とは何か? ひとことで言えば… 「モデルが複雑になりすぎな […]

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全ての社員
【初心者向け】正解率とF1スコアって何?〜精度評価の指標をやさしく解説〜

こんにちは。ゆうせいです。 はじめに:モデルの「賢さ」って、どうやって測るの? 機械学習やAIの世界では、「このモデル、どれくらい正確なの?」という問いがとても大切です。 その答えを出すための代表的な指標が… 今日はこの […]

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全ての社員
【初心者向け】DBSCANとは?ノイズに強く、形にこだわらない賢いクラスタリング手法!

こんにちは。ゆうせいです。 はじめに:クラスタリングってなんだろう? まず「クラスタリング」という言葉からおさらいしましょう。これは、データを「似ているもの同士でグループ分けすること」です。 たとえば、動物園の動物を見た […]

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山崎講師
世界のITエンジニアに贈る、日本の名言19日目 “There Is No Such Thing as “The Safest Bet”

こんにちは。ゆうせいです。 「安全策こそ最大のリスク」:変化の時代に“絶対”を信じない勇気を持てDay 19 of Japanese Wisdom for Global EngineersThere Is No Such […]

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山崎講師
世界のITエンジニアに贈る、日本の名言18日目 “Business Is Not About Saving—It’s About Bold Earning”

こんにちは。ゆうせいです。 「守り」では勝てない:ビジネスは節約よりも“攻め”が本質だDay 18 of Japanese Wisdom for Global EngineersBusiness Is Not About […]

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全ての社員
【新人エンジニア向け|階層的クラスタリングとは?考え方・仕組み・図解でやさしく理解】

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、階層的クラスタリング(Hierarchical Clustering)について、統計や機械学習が初めての新人エンジニアにもわかるように、やさしく解説します! 名前からして「難しそう…」 […]

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全ての社員
【新人エンジニア向け|「尤度(ゆうど)」とは?確率とどう違う?をかんたん解説】

こんにちは。ゆうせいです。 今回は、「尤度(ゆうど)」という言葉を、新人エンジニアでも直感的に理解できるように解説します。 確率・統計の世界では当たり前のように出てくる言葉ですが、最初は「えっ?確率とどう違うの?」と混乱 […]

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全ての社員
事前学習とファインチューニングの違いとは?AIモデルが賢くなる2段階プロセスをやさしく解説!

こんにちは。ゆうせいです。今回は、「事前学習とファインチューニングの違いとは?AIモデルが賢くなる2段階プロセスをやさしく解説!」というテーマで進めていきます。 AIモデルを育てるプロセスの中で必ず出てくるのが、「事前学 […]

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全ての社員
G検定の対策

1:人工知能(AI)の定義と技術動向・研究における問題 AIによる情報処理の仕組み 木探索(幅優先、深さ優先) 木構造の「探索アルゴリズム(BFS/DFS)」を体感的に学べるゲーム。各手法の特徴と処理順序を可視化し、AI […]

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全ての社員
正解率と適合率の違いとは?混乱しやすい評価指標をやさしく解説

こんにちは。ゆうせいです。今回は、「正解率と適合率の違いとは?混乱しやすい評価指標をやさしく解説」というテーマで進めていきます。 「正解率」と「適合率」は何が違うのか? どちらも機械学習モデルの評価指標としてよく使われま […]

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