AIアリーナ

手を動かし、視覚的に理解することで、複雑なAIの世界を楽しく探検しましょう。

1：機械学習の基本概念

1-1 機械学習の主要分野

model_training

教師あり・教師なし・強化学習当てゲーム

機械学習の3大分類の特徴と適用例を直感的に学べます。
bubble_chart

アニメーションで学ぶ: K-meansクラスタリング

K-meansクラスタリングの流れをアニメーションで視覚化。
join_inner

k-NN vs k-means 当てゲーム

分類（k-NN）とクラスタリング（k-means）の違いを視覚的に理解できます。
timeline

回帰デモ (Regression)

線形回帰を可視化し、データから傾向を学ぶプロセスを体験できます。
call_split

回帰と分類の違い

線形回帰とロジスティック回帰の本質的な違いを視覚的に学べます。
quiz

教師あり学習クイズ

多様な分類アルゴリズムの違いを可視化しながら学べるクイズ。
psychology_alt

教師なし学習クイズ

クラスタリングや次元削減の手法をクイズ形式で視覚的に学べます。
compress

次元削減 vs クラスタリング

次元削減（PCA）とクラスタリング（k-means等）の違いを視覚的に体感。
mark_email_read

ナイーブベイズ分類器

ナイーブベイズ分類器がどう分類するかを体験できる学習ツール。

1-2 過学習と汎化性能

scatter_plot

散布図で学ぶ過学習

モデルの複雑さによる「訓練誤差」と「真の誤差」の変化を視覚化。
balance

バイアス-バリアンス トレードオフ

アンサンブル学習の3手法の特徴を、動きの違いで直感的に理解できます。
shopping_bag

バギングのデモ

データをランダム抽出し、多数決で統合して汎化性能を高める手法です。
rocket_launch

ブースティングのデモ

誤分類データに重点を置いて精度を高めるAdaBoostの仕組みを理解。
groups

アンサンブル学習 当てゲーム

3手法（Bagging・Boosting・Stacking）の特徴をクイズで直感的に理解。
straighten

標準化と正規化

標準化と正規化の違いを視覚的に学べるデモ。

1-3 機械学習の具体的な手法

account_tree

決定木（Decision Tree）

決定木の仕組みをリアルタイムに構築・可視化し、直感的に理解できます。

1-4 精度評価とハイパーパラメータ

tune

分類モデル評価指標 最適化ゲーム

しきい値操作による再現率と適合率のトレードオフ関係を可視化したゲーム。
query_stats

ROC曲線

ROC曲線とAUCの概念を視覚的に体験できるデモ。
content_cut

交差検証

学習と評価を分離する重要性を視覚的に体験できます。

1-5 データ加工

extension

欠損データ補完

「平均値補完」と「回帰補完」を視覚的に比較できるツール。
library_add

データ拡張の種類

学習データが少ないと、過学習しやすくなります。そこで使われるのがデータ拡張です。主な拡張手法を画面上でシミュレーション表示しながら学べます。

2：ディープラーニングの仕組みと応用

2-1 ニューラルネットワークの学習の基本

moving

活性化関数を体験する

活性化関数の役割と特徴（ステップ・シグモイド・ReLU）を体験的に理解。
live_help

活性化関数を当てよう！クイズ

グラフ形状から名称・数式・用途を当てるクイズ形式の教材。
swap_horiz

順伝播と逆伝播

予測・学習の流れを視覚的に体験し、誤差逆伝播法・重み更新を理解。

2-2 ニューラルネットワークの学習における工夫

trending_down

勾配降下法 1（回帰直線）

パラメータ更新を、回帰直線・損失関数・傾きの可視化で体験的に学習。
explore

勾配降下法 2（2D）

SGD・Adamの特徴や部分最適解からの脱出性能を比較体験。
landscape

勾配降下法 3（3D）

SGD・Adamが3D損失曲面をどう探索するかを視覚化。

2-4 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

image_search

目で見てわかるCNNアルゴリズム

CNNの基本処理である畳み込み・ReLU・プーリングを直感的に学習。

2-5 深層強化学習

casino

ε-greedy法当てゲーム

「探索と活用」の戦略を、ゲーム形式で体験できます。
pie_chart

モンテカルロ法で円周率を近似

確率的手法「モンテカルロ法」による円周率近似を視覚体験。

2-6 オートエンコーダとその応用

hourglass_empty

オートエンコーダ・シミュレーター

潜在空間の役割と生成の仕組みを直感的に理解するのに役立ちます。

3：ディープラーニングの研究分野

3-1 一般物体認識

center_focus_strong

画像認識 vs 物体検出

画像認識と物体検出の違いを直感的に学べる体験型クイズ。
crop_free

バウンディングボックス

一般物体認識のバウンティングボックスを体験しましょう。

3-2 自然言語処理

subject

NLP解析ステップ当てゲーム

自然言語処理の各ステップを可視化して学べるクイズ形式の教材。
sort_by_alpha

TF-IDF当てクイズ

TFとIDFに基づき、単語の重要度をクイズ形式で体感。
memory

RNN vs LSTM vs Transformer

各モデルの「記憶」と「注目」の違いを視覚と体験で学習。
compare_arrows

Skip-gram vs CBOW 判定ゲーム

CBOWとSkip-gramの違いをアニメーションで視覚的に理解できます。

3-3 音声認識・音声生成

graphic_eq

A-D変換シミュレーター

アナログ信号のサンプリング・量子化・符号化のプロセスを体験。

3-4 生成AIの仕組み

blur_on

拡散モデル (Diffusion Model)

「ノイズ付加→ノイズ除去」の2段階プロセスを可視化。

3-5 深層強化学習・ロボティクスへの応用

grid_3x3

MIN-MAX法を説明する3目並べ

MIN-MAX法の探索戦略と評価関数を視覚的に理解できるゲーム。

4：AIを理解するための数学・統計学

4-1 二変数の関係

insert_link

相関係数と回帰係数

相関係数と回帰係数の違いを視覚的に理解できるゲーム。

4-2 基礎統計量

my_location

標準偏差

正規分布やばらつきの視覚的特徴から標準偏差を推定。
stacked_bar_chart

中心極限定理

確率論の基礎を視覚的に体感できる学習ツール。

4-3 確率・期待値・確率分布

find_in_page

事後確率の求め方

ベイズの定理を「仮説Hと証拠E」で視覚的に体感。
rule

ベイズの定理 クイズ

ベイズの定理による計算と適合率/Precisionによる計算を同時にマスター。

4-4 微分・偏微分

functions

微分と積分

微分で「瞬間の変化」、積分で「変化の蓄積」を視覚体験。
terrain

偏微分

偏微分と勾配の違いを3D地形で視覚化し、勾配降下法の理解を深めます。

4-5 線形代数(ベクトル、行列)

arrow_outward

線形代数：ベクトルの基本演算

内積・射影・ベクトル和、固有値・固有ベクトルなど、線形代数の基本演算を視覚的に理解できます。
edit_square

線形代数 計算ドリル

行列計算（内積・積・転置など）を、機械学習での意味とセットで手を動かして学べます。
calculate

線形代数 計算ドリル 2（行列＋微分）

行列計算に加えて、勾配・トレース・フロベニウスノルムなど行列微分までまとめて演習できます。

4-6 AI特有の数学・統計学

architecture

コサイン類似度

数式と幾何的意味を、ベクトル操作の体験を通じて直感的に学べます。
article

コサイン類似度

コサイン類似度を文章の例を通じて直感的に学べます。
difference

KLダイバージェンス

2つの確率分布の「違い」を測る指標。スライダー操作で直感的に理解できます。