新入社員
【初心者必見】合成関数の微分とは？「外側×内側」のルールを新人エンジニア向けに完全解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、ディープラーニングや機械学習の参考書を読んでいて、突然現れる複雑な数式に頭を抱えていませんか。とくに「誤差逆伝播法」のようなカッコいい名前の技術を学ぼうとすると、必ず […]
【初心者向け】最小二乗法とは？数式の意味から求め方まで新人エンジニアのために徹底解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、データの分析や機械学習の勉強を始めたときに、最初にぶつかる壁は何でしょうか。そう、数式ですよね。とくに、回帰分析などの基礎として登場する最小二乗法という言葉を聞いて、 […]
高校数学で挫折した「log（ログ）」が、AI開発の救世主だった話新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「サイン、コサイン、何になる？」なんて言葉がありますが、それ以上に「これ、人生でいつ使うの？」と思われがちなのが、高校数学で習う「対数（log、ログ）」ではないでしょうか。 この記号を見ただけ […]
確率と尤度の違いを「時間の矢」で攻略！未来の予測と過去の推理新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアのみなさん、統計学や機械学習の勉強をしていて「尤度（ゆうど）」という言葉に出会ったことはありませんか？ 「確率はなんとなくわかるけれど、尤度ってなんだろう？」「確率と同じじゃない […]
20代エンジニア必見！年金は死ぬまでもらえる？マクロ経済スライドの仕組みを徹底解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニア研修の講師をしていると、技術の話だけでなく、将来のお金の話について相談されることがよくあります。みなさんは、給与明細を見るたびに引かれている厚生年金保険料を見て、こんなことを思っ […]
【数学の罠】「log」の底は10かeか2か？文脈で見分けるエンジニアのための生存戦略新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「数式に って書いてあるけど、これ、底（てい）はいくつなの？」 この悩み、エンジニアなら一度は必ず通る道です。 教科書やウェブサイトによって、底が省略されているときの正解が「2」だったり「10 […]
【線形代数】あの「串刺し団子」みたいな記号は何？「Φ（ファイ）」の使い方を徹底解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 数学の教科書を開くと、アルファベットに混じって「ギリシャ文字」がたくさん出てきますよね。 （アルファ）や （ベータ）くらいならまだ可愛いものですが、読み方すら自信がない記号が出てくると、そこで […]
【数学の記号】その2本の棒は「ノルム」！ベクトルの「長さ」を測るメジャー新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 このような質問をいただきました。 「絶対値記号のような2本の縦棒 は何ですか？」 鋭い質問ですね！ 「絶対値の記号（ ）に似ているな」と思ったその感覚、大正解です。 あの2本の縦棒 の正体は、 […]
【機械学習】「SVM」はなぜ最強だったのか？データを分ける「一番太い道路」の引き方新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、データを赤チームと青チームに分ける境界線、決定境界についてお話ししました。「確率0.5の場所に線を引く」というロジスティック回帰のアプローチでしたね。 しかし、ここで一つ問題があります […]
【機械学習の国境線】白黒つける「決定境界」とは？ロジスティック回帰が引く“運命のライン”新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 テストの結果が返ってくるとき、「60点以上が合格」と言われたら、59点と60点の間には天と地ほどの差がありますよね。 たった1点の違いで、「合格者」になるか「不合格者」になるかが決まってしまう […]
【統計学の探偵】犯人は誰だ？「最尤推定」を新人エンジニアに直感的に解説新着!!
これまでの流れで、確率、オッズ、そしてロジスティック回帰の式の正体について解説してきました。 ここで新人エンジニアのみなさんに一つ、大きな疑問が生まれているはずです。 「式の形（モデル）はわかったけど、その中の具体的な数 […]
【ロジスティック回帰】「オッズ」の正体とは？確率を勝利の倍率に変換する数式ツアー新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、競馬やスポーツベッティングなどの「ギャンブル」に興味はありますか？ そこで必ず耳にする言葉がありますよね。そう、「オッズ」です。 「単勝オッズ 3.0倍！」 この言葉を聞くと、「勝 […]
AIの学習効率が劇的アップ！「誤差逆伝播法」は責任追求の伝言ゲーム新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、AIがゴール（正解）に向かってパラメータを修正していく「勾配降下法」について学びました。 山を下るように、少しずつ誤差を減らしていくんでしたね。 しかし、ここで大きな問題があります。 […]
AIの学習は「山下り」！？勾配降下法で正解への最短ルートを探せ新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、AIのテスト採点係である「損失関数」について学びました。 AIがどれくらい間違っているか、その誤差を「スコア」として算出する方法でしたね。 でも、ちょっと待ってください。 「あなたのス […]
AIはどうやって反省する？「損失関数」で誤差を数値化する仕組み新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、AIに人間のような表現力を与える「活性化関数」についてお話ししました。 シグモイド関数を使って、データを確率（0から1の数字）に変換できるようになったわけです。 さて、ここで一つ質問で […]
AIの表現力が爆発！「活性化関数」とシグモイド関数の役割とは？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、AIの計算力を支える「行列の積」についてお話ししました。 データをまとめて計算する、いわば「工場のベルトコンベア」のような役割でしたね。 しかし、実はこのベルトコンベア（行列計算）を並 […]
機械学習の鬼門「行列の積」を攻略！データを一括処理する魔法の箱新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、データ同士の相性を測る「内積」について解説しました。 「掛けて、足す」。このシンプルな計算が機械学習の基礎でしたね。 さて、今回はその内積をさらにパワーアップさせた「行列の積」について […]
機械学習の要「内積」を攻略！データ同士の「相性」を測る計算式新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、データの大きさを１に揃える「単位ベクトル」についてお話ししました。 今回は、その単位ベクトルと切っても切れない関係にある、そして機械学習で最も頻繁に使われる計算の一つ、「内積（ないせき […]
機械学習の基礎！単位ベクトルとは？計算効率を上げる魔法の数字「1」の秘密
こんにちは。ゆうせいです。 みなさん、機械学習の勉強は進んでいますか。 エンジニアとしてデビューしたばかりの頃、「数学なんてライブラリがやってくれるから不要だろう」なんて思っていませんでしたか。実は私もそうでした。 でも […]
【新人エンジニア必見】線形代数の歴史を旅しよう！行列は誰がなぜ作ったの？
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、数学と聞いてどんなイメージを持ちますか？もしかすると、学生時代の苦い思い出が蘇って、思わずブラウザを閉じようとした方もいるかもしれませんね。ちょっと待ってください！ 実は、みなさん […]
【数学史】線形代数は何のために生まれた？元祖は「ツルとカメ」の計算だった
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、線形代数が「まっすぐな世界を記号で解く」学問だというお話をしました。 では、そもそも昔の数学者たちは、なぜこんな面倒なルールを作り出したのでしょうか。学生を苦しめるため？ いえいえ、違 […]
【数学コラム】線形代数ってなに？「まっすぐ」な世界を「記号」で解く物語
こんにちは。ゆうせいです。 エンジニアとして機械学習やデータ分析の勉強を始めると、必ず立ちはだかる大きな壁があります。 そう、 線形代数 です。 名前からして、なんだか堅苦しくて難しそうですよね。「線」はわかるけど、「形 […]
【数式の奇跡】情報エントロピーと熱力学エントロピー、瓜二つの式を見比べてみよう
こんにちは。ゆうせいです。 前回の話で、フォン・ノイマンが「数式がそっくりだから、同じ名前にしちゃえ」とアドバイスしたというエピソードを紹介しました。 でも、言葉で「似ている」と言われても、実際にどれくらい似ているのか気 […]
【情報理論】なぜ「エントロピー」なのか？天才ノイマンの「悪魔的なアドバイス」
こんにちは。ゆうせいです。 前回は「交差エントロピー」などの話をしてきましたが、そもそもこんな疑問を持ちませんでしたか？ 「なんで物理学の用語である『エントロピー』が、コンピュータや通信の話に出てくるの？」 物理でのエン […]
【ディープラーニング】ソフトマックス関数とは？数値を「確率」に変える魔法の計算
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、AIの予測のズレを測る「交差エントロピー」についてお話ししました。 その中で、「AIの出力を、確率に直してから計算する」という話が出てきましたね。 実は、ニューラルネットワークの計算結 […]
【機械学習】交差エントロピーの名前の由来は？「驚き」のすれ違いを測る尺度
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習、特にディープラーニングの勉強をしていると、損失関数という場面で必ず 交差エントロピー誤差（Cross Entropy Error） という言葉が登場します。 「エントロピー」だけでも […]
【統計学】最尤法と尤度関数を「名探偵」の気分で理解しよう！
こんにちは。ゆうせいです。 データ分析や機械学習の勉強を始めると、必ずと言っていいほど 最尤法（さいゆうほう） という言葉にぶつかります。 「もっとも」「尤（もっと）もらしい」「法」。 漢字を見るとなんだか難しそうですよ […]
【二項分布入門】コインを10回投げたら表は何回出る？確率の「山」を予測しよう
こんにちは。ゆうせいです。 前回は、コイン投げを1回だけ行う ベルヌーイ分布 についてお話ししましたね。結果が成功（1）か失敗（0）しかない、とてもシンプルな世界でした。 でも、現実の世界では、1回だけの勝負で終わること […]
【確率分布入門】ベルヌーイ分布の期待値と分散をコイン投げでサクッと理解しよう
こんにちは。ゆうせいです。 統計学や機械学習の参考書を開くと、最初の方に必ず ベルヌーイ分布 という言葉が出てきます。 名前だけ聞くと、なんだか難しそうな物理の法則か何かのようですよね。この時点でページを閉じたくなってし […]
【機械学習】「距離」の測り方は一つじゃない！ユークリッド、マンハッタン、マハラノビスの違いを直感解説
こんにちは。ゆうせいです。 エンジニアのみなさん、突然ですが「ここからあそこまでの距離を測ってください」と言われたら、どうやって測りますか。 きっと多くの人が、定規やメジャーを持ってきて、2つの点を結ぶ「直線」の長さを測 […]