山崎講師
残差学習とは？ResNetの仕組みを新人エンジニア向けにやさしく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識やディープラーニングを学んでいると、「残差学習」という言葉を目にする機会があります。 名前だけを見ると、少し難しそうですよね。 残差学習とは、ニューラルネットワークに「求めたい答えその […]
新人エンジニア向け：オートエンコーダの仕組みをインスタントコーヒーで理解する新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分野でよく用いられる技術の一つに、オートエンコーダがあります。オートエンコーダは、入力されたデータを一度圧縮し、再び元の形に近い状態へ復元するニューラルネットワークです。ここでは、オ […]
機械学習モデルの軽量化と過学習防止：ドロップアウトとプルーニングの違い新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングのモデルを開発していると、ネットワークの規模が大きくなりすぎたり、学習データに偏りすぎて未知のデータに対応できなくなったりする課題に直面します。計算コストの増大や過学習の課題 […]
Teachable Machineでグー・チョキ・パーを判定するAIシステムを作ってみた｜新人エンジニア向けに仕組みをやさしく解説新着!!
https://saycon.co.jp/yuu/tmic.html こんにちは。ゆうせいです。 今回は、Teachable Machineを使って「グー・チョキ・パー」をWebカメラで判定するAIシステムを作成した、と […]
VAE（変分オートエンコーダ）の仕組みと役割を初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習の分野において、新しいデータを生成する技術が注目されています。画像や音声などのデータを人工的に作り出す仕組みの一つに、VAE（変分オートエンコーダ）と呼ばれる手法が存在します。本記事で […]
平均二乗誤差と残差二乗和の違いと計算式を初心者向けに解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 機械学習や統計学を学び始めると、予測の正確さを測る指標として平均二乗誤差と残差二乗和という専門用語に頻繁に出会います。一見すると似たような言葉ですが、平均二乗誤差と残差二乗和は明確に異なる指標 […]
ディープラーニングの基礎となるXOR問題と多層パーセプトロンによる解決新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングを学習する過程で、多くの人が最初に触れる重要な概念の一つにXOR（エックスオーアール）問題があります。この問題は、ニューラルネットワークの歴史において、初期のモデルが持ってい […]
機械学習におけるTriplet lossの仕組みと役割：初心者向け解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識や自然言語処理の分野で、データ同士の類似度を学習する際に用いられる手法の一つにTriplet loss（トリプレットロス）があります。本記事では、Triplet lossの仕組みや構成 […]
機械学習における表現空間、潜在空間、エンベディング空間の違いと役割新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングなどの技術を学ぶ際、空間という単語が頻繁に用いられます。本記事では、データを処理する上で不可欠な概念である表現空間、潜在空間、エンベディング空間について、それぞれの役割と違い […]
ディープラーニングのパラメーター数計算：全結合層と畳み込み層の具体例新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 ディープラーニングのモデルを構築する際、モデルの規模や必要な計算量を把握するためにパラメーター数の計算が必要になります。本記事では、ディープラーニングにおけるパラメーターの役割と、代表的な層で […]
生成AIはなぜ賢いのか？新人エンジニア向けに機械学習・パラメータ・GPU・ブラックボックスをやさしく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、新人エンジニア向けに「生成AIはなぜ賢く見えるのか」を解説します。 ChatGPTのようなAIを見ると、ついこう思いませんか？ 「きっと天才プログラマーが、あらゆる質問への答え方を細か […]
量子コンピューターとは？新人エンジニア向けに仕組み・できること・暗号への影響をやさしく解説新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、新人エンジニア向けに「量子コンピューター」を解説します。 量子コンピューターと聞くと、何でも一瞬で計算できる未来の超高速パソコンを想像するかもしれません。 でも、その理解は少し違います […]
新人エンジニアのためのAIプロンプト入門｜ChatGPTを仕事で使いこなす5つの指示テンプレート新着!!
こんにちは。ゆうせいです。 今回は、新人エンジニア向けに「AIへの指示の出し方」を解説します。 ChatGPT、Gemini、Copilot、Claudeなどの生成AIを使っていると、こんな経験はありませんか？ 質問した […]
MLOpsの仕組みと名前の由来：AI開発と運用を統合する管理手法
こんにちは。ゆうせいです。 本日は、機械学習を用いたシステムを実社会で継続的に稼働させるための手法であるMLOpsについて解説します。技術の名称を構成する単語を分解して紐解くことで、システム開発においてどのような役割を果 […]
CRISP-DMの仕組みと名前の由来：データ分析プロジェクトの標準手順
こんにちは。ゆうせいです。 本日は、データ分析やAI開発のプロジェクトを円滑に進めるための進行手順であるCRISP-DM（クリスプ・ディーエム）について解説します。技術の名称を構成する単語を分解することで、どのような目的 […]
SHAPの仕組みと名前の由来：AIの予測根拠を公平に配分する技術
こんにちは。ゆうせいです。 本日は、AIが算出した予測結果の根拠を明らかにする技術であるSHAPについて解説します。技術の名称を構成する単語を分解することで、内部でどのような計算が行われているかを的確に把握できます。 S […]
Grad-CAMの仕組みと名前の由来：AIの判断根拠を可視化する技術
こんにちは。ゆうせいです。 本日は、画像認識AIの判断根拠を視覚的に明らかにする技術であるGrad-CAMについて解説します。技術の名称を構成する単語を分解して紐解くことで、内部でどのような処理が行われているかを的確に把 […]
AI基盤モデルとは？新人エンジニア向けに種類と具体例を解説
こんにちは。ゆうせいです。 本日は、現代のAI開発において中核となっている基盤モデルについて解説します。基盤モデルの概念を理解することは、今後のシステム開発においてAIを組み込む際の第一歩となります。 基盤モデルとは何か […]
名前の由来から読み解くCLIPの仕組み
今回は、画像とテキストを繋ぎ合わせ、現在の画像生成AI（Stable Diffusionなど）の爆発的な進化の立役者となったCLIP（クリップ）について解説します。NeRFと同様に、名前の由来から紐解くことで、この技術が […]
名前の由来から読み解くNeRFの仕組み
今回は、数枚の2D写真からリアルな3D空間を生成し、画像認識やコンピュータビジョン分野に革命を起こしたNeRF（ナーフ）について解説します。一見すると難解な技術ですが、名前の由来を分解することで、その仕組みの「本質」が非 […]
AIの多様化をもたらしたカンブリア大爆発とCNNの関係
こんにちは。ゆうせいです。 地球の歴史におけるカンブリア大爆発と、現代の人工知能技術であるCNNの関係について解説します。生物学における進化の過程と、情報工学における技術の発展には、視覚機能の獲得という共通点が存在します […]
音声認識モデルの重要技術CTCとは？名前の由来とアライメント不要な仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 セマンティックセグメンテーションや自己回帰学習に続き、今回は音声認識の分野で非常に重要な役割を果たしている技術「CTC（Connectionist Temporal Classificatio […]
文章生成モデルの基盤となる自己回帰学習とは？仕組みと特徴を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 自然言語処理の分野において、人間のように自然な文章を生成するAIが急速に発展しています。その代表格である大規模言語モデルを支える重要な学習手法が、自己回帰学習（じこかいきがくしゅう）です。 今 […]
自然言語処理モデルBERTとは？名前の由来と双方向から文脈を理解する仕組みを解説
こんにちは。ゆうせいです。 自然言語処理（NLP）の分野において、検索エンジンや自動翻訳などの基盤技術として広く活用されているモデルに、BERT（バート）があります。 新人エンジニアの皆様に向けて、BERTの名前の由来や […]
画像認識技術セマンティックセグメンテーションとは？仕組みと特徴を初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 画像認識の技術は、スマートフォンの顔認証から自動運転まで、現代のさまざまなシステムで活用されています。その画像認識の分野において、非常に高度な処理を行う技術が「セマンティックセグメンテーション […]
画像分割モデルU-Netとは？名前の由来とスキップ接続の仕組みを初心者向けに解説
こんにちは。ゆうせいです。 前回のResNetに続き、今回は画像認識、特に画像の中の「どこに何があるか」をピクセル単位で切り分けるタスクで広く使われるモデル「U-Net（ユーネット）」について解説します。 医療画像の解析 […]
IT企業の成長を支える次世代リーダーシップ理論と組織文化の構築
こんにちは。ゆうせいです。 現代のIT業界では、技術の進歩や働き方の変化に伴い、リーダーに求められる役割が大きく変わっています。かつての「指示を出して管理する」スタイルから、チームの能力を最大限に引き出す「支援型」のスタ […]
【機械学習】グリッドサーチとは？モデルの性能を最大化する「最強のレシピ」の探し方
こんにちは。ゆうせいです。 前回はモデルの評価方法についてお話ししましたが、今回はモデルの性能をもっと引き出すためのテクニックについて深掘りしていきましょう。 あなたは料理をするとき、レシピ通りの分量で作りますか。それと […]
【【初心者必見】ホールドアウト法とクロスバリデーション、どっちを使う？機械学習の評価方法を完全攻略
こんにちは。ゆうせいです。 あなたは今、一生懸命作ったAIモデルの性能をどうやって測ればいいのか、悩んでいませんか。 せっかく勉強して機械学習モデルを作っても、その実力を正しく評価できなければ、現場で使えるものにはなりま […]
【生成AI vs 人間の講師】最後に残る意外な役割は「叱ること」かもしれません
こんにちは。ゆうせいです。 みなさんは、普段の学習や仕事で「生成AI」を使っていますか？ChatGPTやClaudeのようなAIは、質問すれば一瞬で答えを返してくれますし、文句ひとつ言わずに付き合ってくれますよね。本当に […]