全ての社員
中小企業も「多角化経営」を考える時代へ新着!!
これまでは、「まずは本業をしっかり」が中小企業の鉄則とされてきました。でも、最近は少しずつ潮目が変わってきています。 たとえば、技術の進化や顧客ニーズの変化、そして予測しづらい社会情勢（パンデミックや物価高騰など）。こう […]
Precisionと事後確率の違いとは？ベイズの定理は不要になるのか徹底解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、少し難しそうに見えるけれど、実はとても重要なテーマについて深掘りします。 「精度（Precision）と事後確率（Posterior Probability）は同じもの？」「もし同じな […]
【第3章：回帰分析と掛け算 ― 係数が持つ“影響力”の意味】
こんにちは。ゆうせいです。 今回のテーマは、回帰分析（regression analysis）に登場する掛け算です。 「回帰分析」と聞くと、なんとなく「直線を当てはめるやつ」というイメージがあるかもしれませんね。でもその […]
【第2章：期待値と掛け算 ― 平均の裏にある重みづけの構造】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、確率における掛け算が「出来事同士のつながり」や「依存関係」を表すものであることを見てきましたね。 今回は、その発展として期待値（Expectation）に登場する掛け算について解説しま […]
【第1章：確率における掛け算 ― 依存と独立をつなぐ橋】
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、掛け算の本質を探るシリーズの第1章として、「確率」の世界における掛け算についてお話しします。 「え？ 確率って足し算じゃないの？」たしかに、確率を扱う場面では「AまたはBが起こる確率」 […]
【割り算で“信頼”を更新する：ベイズ統計と事後確率のしくみ】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、情報理論の中にある割り算――とくにKLダイバージェンスが「確率のズレ」を比率として測るという話をしましたね。 今回は、そこからさらに一歩進んで、「ベイズ統計（Bayesian stat […]
【割り算と情報理論：エントロピーとKLダイバージェンスの本質に迫る】
こんにちは。ゆうせいです。 これまで、「割り算」が統計や機械学習のさまざまな場面でどう使われているかを丁寧に追いかけてきましたね。 今回はその集大成とも言えるテーマ、情報理論の中に現れる割り算の意味を掘り下げていきます！ […]
【割り算の“限界”とその先へ：非線形な世界をどう扱うか？】
こんにちは。ゆうせいです。 これまで、割り算が持つ力を統計や機械学習の様々な場面で見てきましたね。 ここまでの世界観には、ある共通点があります。それは、すべてが「線形（直線的）」な世界だったということ。 でも現実のデータ […]
【スケーリングと正規分布：割り算が描く“標準”のかたち】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、機械学習の「正則化」に割り算がどう関わっているかを学びましたね。罰金のように見えるλ（ラムダ）も、実は係数の“調整”という意味で割り算の思考が深く関わっていました。 今回はいよいよ、統 […]
【正則化と割り算：過学習を防ぐ“バランス調整”の数理とは？】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、回帰分析における割り算の正体に迫りました。回帰係数が「変化の割合（傾き）」として、共分散 ÷ 分散で計算されていることを確認しましたね。 さて今回は、機械学習でよく使われる「正則化（せ […]
【回帰分析と割り算：傾きと係数の正体を図と数式で読み解く】
こんにちは。ゆうせいです。 ここまでで、「割り算」が比較やスケーリング、基準化のために使われていることを見てきましたね。 今回は、回帰分析（regression analysis）の中に隠れた「割り算の正体」を見ていきま […]
【統計量と“基準化”：平均・標準偏差が生み出すスコアの正体】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、ログ変換と割り算の関係について学びましたね。割り算をログで引き算に変えることで、データを比較しやすく整理する方法を見てきました。 今回は4つ目のテーマ、「統計量における“基準化”の考え […]
【ログ変換と割り算の関係：掛け算の世界を“足し算”に変える魔法】
【ログ変換と割り算の関係：log(a ÷ b) = log(a) − log(b) の意味】 こんにちは。ゆうせいです。 この記事では、割り算の“本当の使われ方”を理解するために、「ログ変換（log変換）」という強力なツ […]
【単位を持つデータと持たないデータ：意味を見失わないための基本原則】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、共分散と相関係数の違いを学びましたね。割り算によって「比較可能な形」に変換するというアイデアが、そこでも活きていました。 今回は、その続きとして、データ分析をするうえでとても重要な視点 […]
【共分散と相関係数の違い：割り算が生み出す「比較可能性」】
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、「割り算って、ただ“÷”するだけじゃない！」という話をしましたね。今回はその学びをさらに深めるために、共分散と相関係数という2つの概念を取り上げます。 データ分析をしていると、この2つ […]
データ分析でよく使う「割り算」の本当の意味とは？標準化や正規化を例に徹底解説！
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、多くの人が何気なく使っている「割り算」について、少し掘り下げて考えてみましょう。 「え、割り算って“÷”するだけでしょ？」そう思った方。たしかにそうなんですが……実は、データ分析や数学 […]
データ分析初心者のための「標準化・正規化・正則化」の意味と名前の由来
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、データ分析や機械学習の世界でよく登場する3つの似た言葉――標準化、正規化、正則化――についてお話しします。 名前が似ているうえに、どれも「データを整える」ようなイメージがありますよね。 […]
【初心者向け】k-meansの「k」ってなに？なぜ「k」なのかをわかりやすく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「k-means（ケイ・ミーンズ）」という言葉、データ分析やAIの話でよく耳にしませんか？でも、ふと疑問に思いませんか。「なんで"k"なの？」って。 今日はこの「k」の意味や由来について、初心 […]
「CNNモデルを時系列で整理！LeNetからEfficientNetまでの進化と違い・語源・覚え方を完全ガイド」
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングの分野では、さまざまな画像認識モデル（CNN＝畳み込みニューラルネットワーク）が登場し、どんどん進化してきました。 「ResNetとGoogLeNetってどっちが新しいの？」 […]
「プルーニングとドロップアウトの違いとは？ディープラーニングの軽量化・過学習対策をやさしく解説」
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニング（深層学習）を学び始めると、必ず出てくるのが「過学習（overfitting）」という問題。 この過学習を防いだり、モデルを軽く（高速に）するために使われる代表的な手法が、プ […]
「カイ二乗検定における『独立』とは？意味と具体例でわかりやすく解説」
こんにちは。ゆうせいです。 まずはSEOを意識してタイトルを提案します。 カイ二乗検定（χ²検定）を勉強していると、「2つの変数が独立であるかどうかを検定する」といった表現を目にすることがあります。では、この「独立」って […]
「混同行列」という名前の由来は？なぜそんな呼び方をするのかを解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「混同行列（こんどうぎょうれつ）」って、ちょっと不思議な名前だと思いませんか？たとえば「正解表」や「誤判定マトリクス」みたいな名前でもよさそうなのに、なぜわざわざ“混同”という言葉を使うのか？ […]
なぜベイズの定理はスパムフィルターの精度を劇的に高めたのか？仕組みと理由をやさしく解説！
こんにちは。ゆうせいです。 「ベイズの定理」と聞くと数学の話だと思いがちですが、実はあなたのメールボックスのスパム判定にも使われているってご存じでしたか？ たとえばGmailやOutlookなど、現代の多くのメールサービ […]
「転移学習（Transfer Learning）」「ファインチューニング（Fine-tuning）」「知識蒸留（Distillation）」の違い
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、「転移学習（Transfer Learning）」「ファインチューニング（Fine-tuning）」「知識蒸留（Distillation）」の違いについて、AI・機械学習をこれから本格 […]
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 […]
「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 […]
「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・ […]
「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 […]
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 […]
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！ […]