新入社員
【脱・運任せ】AIの本当の実力を測る「K-分割交差検証」を徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、AIモデルを作って精度をテストしたとき、こんな経験はありませんか？ 「やった！正解率90%が出た！俺のモデル最強！」 と思って、もう一度別のデータで試してみたら… 「あれ？今度は7 […]
「識別モデル」と「識別関数」って同じじゃないの？新人エンジニアがハマる罠を解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の勉強を始めると、似たような言葉がたくさん出てきて混乱しませんか？ 特に「識別モデル（Discriminative Model）」と「識別関数（Discriminant Functio […]
【脱・数学アレルギー】AIの基礎「シグモイド関数の微分」を高校生でもわかるように解説します
【脱・数学アレルギー】AIの基礎「シグモイド関数の微分」を高校生でもわかるように解説します こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、AIやディープラーニングの勉強をしていて、急に数式が出てきて手が止まってしまった経験はあ […]
エンジニアも必見！色相・明度・彩度の違いをマスターしてデザインに強くなろう
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、CSSで色を指定するとき、なんとなくカラーコードをコピペしていませんか。デザイナーから渡されたデザインデータ通りに組むのは基本ですが、色の仕組みを知っていると、ちょっ […]
[E資格] 文系でもわかる！線形代数の歴史とAIとの意外な関係
【第1回：起源編】 新人エンジニアのみなさん、こんにちは！ AIや機械学習の勉強を始めると、必ずと言っていいほど「線形代数」という壁にぶつかりますよね。 「行列？ ベクトル？ 高校の時にやった気もするけど、AIとなんの関 […]
AI画像生成の原点！DCGANの仕組みとは？新人エンジニアに徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 最近、SNSやニュースで、AIが描いたとてつもなく綺麗なイラストや、本物そっくりの写真を見たことはありませんか。あれ、すごいですよね。どうやってコンピュータがあんな創造的なことができるのか、不 […]
【GAN入門】偽物を見抜く「AIの目」！DiscriminatorとGeneratorの実装を直感で理解しよう
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、最近「GAN（敵対的生成ネットワーク）」という技術に触れる機会はありますか？ AIにイラストを描かせたり、実在しない人の写真を作ったりする技術として有名ですが、いざ自 […]
機械学習の「確率的勾配降下法」を直感で理解！新人エンジニアが最初に押さえるべき基本
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、機械学習の勉強は順調ですか？ ライブラリを使えばなんとなく動くけれど、裏側のロジックとなると急に難しく感じてしまうこと、ありますよね。特に「確率的勾配降下法」なんてい […]
【フリーランス講師必見】税金が最大65万円安くなる？「青色申告」の魔法を世界一わかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 フリーランスの研修講師として独立すると、誰もが一度は耳にする言葉があります。 「フリーランスなら、絶対に青色申告にしたほうがいいよ」 先輩講師や税理士さんから、そう言われたことはありませんか。 […]
【保存版】フリーランス講師の「確定申告」完全ガイド！避けては通れない年に一度の決算イベント
こんにちは。ゆうせいです。 フリーランスの研修講師として独立すると、避けては通れない「ラスボス」のような存在があります。毎年2月中旬から3月中旬にかけてやってくる、あの一大イベントのことです。 そう、「確定申告」です。 […]
【フリーランス講師必見】病院のレシートは捨てないで！医療費控除で税金を取り戻す方法を世界一わかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 研修講師という仕事は、まさに「体が資本」ですよね。喉の調子が悪かったり、腰を痛めたりしたら、プロとして最高のパフォーマンスを発揮できません。そのため、会社員時代よりも健康に気を使っている方も多 […]
【フリーランス講師向け】臨時収入にかかる税金とは？一時所得を世界一わかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 フリーランスの研修講師として活動していると、将来への備えについて考える機会は多いのではないでしょうか。退職金がない私たちは、自分で老後資金を準備しなければなりません。そのために、養老保険や個人 […]
【フリーランス講師必見】税金で損しない！総合課税と分離課税の違いを世界一わかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 フリーランスの講師として活躍されているあなたは、確定申告の時期が近づくと憂鬱な気分になりませんか。税金の仕組みは複雑怪奇で、まるで迷路のように感じられることでしょう。 「稼いだ分だけ税金がかか […]
【初心者向け】情報理論の基礎！「驚き」と「予測」で学ぶエントロピーと相互情報量
こんにちは。ゆうせいです。 エンジニアとして勉強を始めると、「エントロピー」や「情報量」といった言葉に出会うことはありませんか。 数式が出てくると、どうしても難しそうに感じてしまいますよね。 でも、実はこれらは「驚きの度 […]
【初心者向け】物体検出のデータセット入門！VOCやCOCOの特徴と選び方をわかりやすく解説
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、日々の学習お疲れ様です。機械学習やAI開発の世界に足を踏み入れると、最初にぶつかる壁のひとつが「データセット」ではないでしょうか。 「VOCってなに？」「COCOって […]
【数式で納得】AI学習の仕組みが見える！損失関数のパラメータ最適化手法4選
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、AIが賢くなるための「パラメータ最適化」について、イメージ重視で解説しました。今回はそこから一歩踏み込んで、エンジニアとして避けては通れない「数式」を交えて解説します。 「うわ、数式か […]
【SSD vs YOLO】物体検出のライバル対決！違いと使い分けを徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、スマートフォンのカメラを向けただけで、そこに写っているのが「犬」なのか「猫」なのか、瞬時に四角い枠で囲んで教えてくれる機能を使ったことがありますか？ あれは物体検出という技術なので […]
直感はあてにならない？研修で使える「ベイズの定理」と確率の罠
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、ご自身の「直感」をどれくらい信じていますか？経験則に基づく直感は素晴らしいものですが、数字や確率の世界では、その直感が私たちを大きく裏切ることがあります。 今回は、論理的思考力やデ […]
【Python実践】ワインの味を「2つの数字」で表現？scikit-learnで主成分分析（PCA）をやってみよう
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、主成分分析（PCA）のことを「データの写真撮影」に例えて解説しました。 「情報をなるべく落とさずに、ベストな角度からパシャリと撮って、次元を減らす」 このイメージ、なんとなく掴んでいた […]
【PCA超入門】データを「写真撮影」してスッキリ要約！主成分分析の仕組みを直感理解
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、手元にあるデータが「項目多すぎ！」で困ったことはありませんか。例えば、健康診断の結果表。「身長、体重、腹囲、血圧、血糖値、コレステロール……」と数十個もの項目（列）が並んでいると、 […]
【対称行列】なぜ「斜めに折り返す」と計算が楽になる？固有値の性質と「直交」の魔法
こんにちは。ゆうせいです。 線形代数の勉強をしていると、いろいろな種類の行列が出てきて頭が痛くなりますよね。「逆行列」「転置行列」「対角行列」……。 でも、その中でも「もっとも性格が良くて、扱いやすい優等生」がいるのをご […]
【SVD入門】複雑なデータを3つの「部品」に分解せよ！特異値分解の仕組みとメリットを解説
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、子供の頃にラジオや時計を「分解」して遊んだことはありますか。 複雑に見える機械も、バラバラにしてみると「歯車」や「バネ」といったシンプルな部品の組み合わせでできていることがわかりま […]
【初心者向け】AIの「成績表」を理解しよう！代表的な損失関数（MSE・MAE・交差エントロピー）を易しく解説
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、テスト勉強をしているとき、どうやって自分の理解度を確認しますか。 答え合わせをして、「あ、間違えた」「惜しい」「全然違う」と一喜一憂しますよね。そして、間違いが多ければ多いほど「も […]
【初心者必見】情報の「驚き」を数値化する？平均情報量とエントロピーの基礎を完全攻略
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、普段扱っている「情報」に重さや大きさがあると考えたことはありますか。ファイルサイズのバイト数のことではありません。情報そのものが持つ「意味の大きさ」のことです。 たとえば、「明日は […]
積分なんて怖くない！エンジニアのための直感的「面積」計算術
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、高校時代に習った積分を覚えていますか。 エンジニアの仕事をしていると、データ分析や機械学習の文脈で、突然この積分記号に出くわすことがあります。特に確率密度関数などを扱うとき、このニ […]
分散の公式はなぜ「2乗の平均ー平均の2乗」でいいの？新人エンジニアのための直感的統計学
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、データの分析をしていて分散という言葉にぶつかったことはありませんか？統計学の教科書を開くと、最初に習う定義の式と、実際に計算するときに使う便利な公式が違っていて、なんで？と首を傾げ […]
【超入門】確率密度とは？新人エンジニアが最初に知るべきデータ分析の基礎知識
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、データ分析や機械学習の勉強を始めて、いきなり確率密度という言葉に出くわして困惑したことはありませんか。 確率ならなんとなくわかるけれど、密度ってなに。物理の話。そう感じてしまう気持 […]
Pythonの行列計算で迷わない！np.dotとアスタリスクの違いを完全解説
こんにちは。ゆうせいです。 プログラミングを学び始めたばかりの時期、特にPythonでデータ分析や機械学習に触れようとすると、必ずと言っていいほど直面する壁があります。 それは、掛け算の方法が複数あること、ではないでしょ […]
【デジタルなのにアナログ？】0と1の世界「情報科学」で、なぜネイピア数が支配者なのか
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは「情報科学（コンピューターサイエンス）」と聞いて、どんな数字を思い浮かべますか？ おそらく、ほとんどの方が「 」と「 」を思い浮かべるでしょう。 スイッチのオンとオフ、電気が流れるか […]
【保存版】暗記不要！エンジニアの視点で読み解く「ネイピア数の公式」厳選ガイド
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、機械学習の世界で「ネイピア数 」がいかに愛されているか、その理由を熱く語らせていただきました。 「便利なのはわかったけど、実際どんな式で使うの？」 「教科書に出てくる公式が多すぎて、ど […]