新入社員
確率的勾配降下法（SGD）はなぜ”確率的”？名前の由来を旅人に例えて解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習を学んでいると、必ずと言っていいほど登場する「確率的勾配降下法（Stochastic Gradient Descent, SGD）」。この言葉、なんだか難しそうに聞こえませんか？特に「 […]
【対数】logの底はいつ省略できる？ネイピア数eと常用対数を徹底解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「対数の計算をしていると、たまにlogの右下に小さい数字（底）が書かれていないことがあるけど、アレって何？」 こんな疑問を持ったことはありませんか？ 結論から言うと、対数の底は、文脈によって「 […]
クロスエントロピー誤差とは？AIの「答え合わせ」の仕組みを数式から徹底解説！新着!!
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世界に足を踏み入れたばかりのあなたが、おそらく最初に出会うであろう壁の一つが「損失関数」ではないでしょうか？中でも「クロスエントロピー誤差」という言葉と、その […]
テンソルの次元削減！Flattenが機械学習で果たす重要な役割とは？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の勉強を始めると、たくさんの専門用語が出てきて戸惑うことも多いですよね。特に「テンソル」や「次元」といった言葉は、数学的な響きがして難しく感じるかもしれません。 今回は、そんなテンソル […]
Pythonの変数と関数、クラスを瞬時に見分ける！新人エンジニアのためのコード読解術新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 プログラムのコードを読んでいて、「この単語はいったい何者なんだ…？」と手が止まってしまった経験はありませんか？特にPythonはシンプルに書ける分、変数なのか、関数なのか、はたまたクラスなのか […]
機械学習の心臓部！勾配降下法の更新則を世界一やさしく解説します新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「機械学習って、どうやって賢くなっているの？」 そんな風に思ったことはありませんか？ たくさんのデータから自動で学習する賢いコンピュータ。その学習プロセスの中心には、実は「勾配降下法（こうばい […]
【初心者でも分かる】シグモイド関数の微分が美しい！AIが学ぶ仕組みの核心新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ニューラルネットワークを学ぶ上で、多くの人が一度は出会う「シグモイド関数」。S字のなめらかな曲線が特徴的で、物事の確率を表現するのによく使われますね。 このシグモイド関数ですが、実は「微分する […]
【機械学習】平均二乗誤差(MSE)と平均絶対誤差(MAE)の違いは？外れ値に厳しい採点官と優しい採点官新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習モデルの性能を測る「誤差関数」。前回は、回帰問題で使われる「平均二乗誤差」と、分類問題で使われる「交差エントロピー」の違いについてお話ししましたね。 今回は回帰問題に絞って、よく似た2 […]
【初心者向け】機械学習の「成績の付け方」！交差エントロピーと平均二乗誤差の賢い使い分け新着!!
こんにちは。ゆうせいせいです。 「機械学習モデルを学習させる」と一言で言っても、モデルが賢くなっているのか、それとも見当違いの方向に進んでいるのか、どうやって判断すれば良いのでしょうか？ 今回は、機械学習モデルの「成績」 […]
ニューラルネットワークの「重み付き和」に内積を使う理由をやさしく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は「ニューラルネットワークの重み付き和に、なぜ“内積”を使うのか？」というテーマでお話ししていきます。 ちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんが、大丈夫！ 高校生でも理解できるように噛み […]
なぜニューラルネットワークの層と層の間は「内積」でつながっているのか？新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は、ニューラルネットワークの層と層の間の演算に「内積」が使われている理由について、詳しく解説していきます。 「なんで足し算とかじゃなくて、内積なの？」そんな疑問を持ったあなたのために、仕組 […]
スカラーとは何か？名前の由来と「スケール」との意外な関係新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、新人エンジニアの方に向けて「スカラー（scalar）」という言葉の意味や由来、そしてよく似た言葉「スケール（scale）」との関係について、やさしく丁寧に解説していきます。 「スカラー […]
運動神経はヘブ則で鍛えられる？脳のルールをスポーツに活かす秘訣新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「運動神経が良い」って、生まれつきの才能だと思いますか？もちろん、個人差はありますが、実は練習によって神経はどんどん賢くなるんです！そして、その鍵を握るのが「ヘブ則」という脳のルール。今回は、 […]
【勾配ブースティングとは？】アンサンブル学習をさらに突き詰めて極限まで性能を高めたアルゴリズム新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 決定木やランダムフォレストといったアルゴリズムを学び、複数のモデルを組み合わせる「アンサンブル学習」の強力さを実感してきた頃ではないでしょうか？ 「個々の力はそこそこでも、チームになれば最強に […]
【マージン最大化とは？】サポートベクターマシン(SVM)の仕組みを世界一わかりやすく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 k-近傍法、決定木、ロジスティック回帰…。 機械学習のアルゴリズムを学んでいく中で、「SVM」というアルファベット3文字を目にしたことはありませんか？ なんだか専門的で、少しだけ難しそうな響き […]
【最も直感的な機械学習】k-近傍法（k-NN）の仕組みを新人エンジニア向けに徹底解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「機械学習のアルゴリズムって、なんだか複雑な数式や理論が多くて難しそう…」 エンジニアとして新しい分野に足を踏み入れるとき、そんな風に感じてしまうことはありませんか？ もし、その中にとてつもな […]
【次元削減の応用編】多様体学習とは？曲がったデータをまっすぐ見る技術を徹底解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアとしてデータ分析に携わっていると、「主成分分析（PCA）」の便利さに気づく場面も多いのではないでしょうか。たくさんの特徴量を、より少ない指標に要約してくれる、強力なツールですよね […]
【機械学習の第一歩】クラスタリングとは？データの自動仕分け術を新人エンジニア向けに徹底解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「手元にある大量の顧客データ、どんなグループに分けられるんだろう？」 「このアクセスログから、ユーザーの行動パターンをいくつか見つけ出せないかな？」 エンジニアとしてキャリアをスタートさせると […]
【初心者向け】たくさんのデータを要約する魔法？主成分分析(PCA)を世界一わかりやすく解説！新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 「たくさんの項目があるデータを渡されたけど、どこから見ていけばいいんだろう…」「特徴量が多すぎて、モデルの精度が上がらない！」 新人エンジニアとしてデータと向き合う中で、そんな悩みを抱えたこと […]
線形代数と機械学習の関係を新人エンジニアに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は「線形代数と機械学習の関係」についてお話しします。線形代数と聞くと、行列やベクトルの計算が延々と続く難しい数学というイメージを持つ人が多いですが、実は機械学習を支える大黒柱なんです。 な […]
コサイン類似度と内積の関係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。 今日は「コサイン類似度と内積の関係」についてお話しします。機械学習やデータ分析を勉強すると必ず出てくる概念ですが、公式だけ見るとピンとこない人も多いんですよね。そこで、イメージを重視して解説し […]
内積とは？新人エンジニアのためのやさしい解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今日は「内積」についてわかりやすく解説していきます。数学が苦手な方や、まだベクトルにあまり触れていない新人エンジニアの方でも理解できるように、できるだけ噛み砕いて説明しますね。 内積とは何か？ […]
Docker Hubとは？新人エンジニア必見！使い方からメリットまで徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 Dockerを使い始めたばかりのあなた、「作成したDockerイメージって、どうやって他の人と共有するんだろう？」あるいは「便利なイメージがどこかにまとまっていないかな？」なんて思ったことはあ […]
「半」と「自己」で大違い！半教師あり学習と自己教師あり学習をスッキリ解説
こんにちは。ゆうせいです。 AIの学習方法について調べていると、「半教師あり学習」や「自己教師あり学習」といった言葉に出会って、「どっちも似たような名前で、違いがよくわからない…」と混乱してしまった経験はありませんか？ […]
人間関係から分子構造まで！グラフニューラルネットワーク(GNN)の世界へようこそ
こんにちは。ゆうせいです。 AIや機械学習を学んでいると、画像やテキスト、表形式のデータなどを扱うことが多いですよね。これらのデータは、ピクセルが規則正しく並んでいたり、単語が一列に並んでいたりと、構造がとても整っていま […]
画像認識の常識を覆した風雲児！Vision Transformer (ViT)を徹底解剖
こんにちは。ゆうせいです。 新人エンジニアとしてAIの勉強を始めたあなた、「画像認識のタスクなら、まずはCNN（畳み込みニューラルネットワーク）だ！」、そう考えていませんか？ 確かに、長年CNNは画像認識の分野で王様とし […]
【初心者向け】Define by RunとDefine and Runって何が違うの？PyTorchとTensorFlowで学ぶ計算グラフの仕組み
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のフレームワークを学び始めると、「Define by Run」や「Define and Run」なんて言葉が出てきて、ちょっと戸惑ってしまいますよね？「どっちも似たような名前だし、何が […]
【なぜ微分？】機械学習の心臓部！誤差関数を微分する3つの方法を徹底解説
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習のモデルを訓練するとき、「誤差関数を微分してパラメータを更新する」という説明をよく聞きますよね？この一文は、AIが学習する仕組みのまさに心臓部です。 でも、そもそもなぜ微分が必要なので […]
【CPUとGPUの違い】天才博士と大軍団？それぞれの得意技を新人エンジニア向けに解説！
こんにちは。ゆうせいです。 パソコンやサーバーのスペック表を見ると、必ずと言っていいほど登場するCPUとGPU。どちらも「プロセッサ」の一種で、計算を担当する重要なパーツですが、この二つの役割の違いをはっきりと説明できま […]
GPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）とは、本来は画像処理を専門とするGPUの圧倒的な計算能力を、画像処理以外の一般的な計算目的にも活用する技術のことです。
GPGPUとは？ こんにちは。ゆうせいです。 以前、CPUを「天才博士」、GPUを「兵士の大軍団」に例えて、GPUは単純作業の並列処理が非常に得意だというお話をしましたよね？ その話を聞いて、「ゲームや映像のためだけじゃ […]