2025年– date –
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ベイズの定理:条件付き確率を理解するための鍵
ナイーブベイズ法などの機械学習手法を深く理解するためには、その基礎となる「ベイズの定理」をしっかりと把握することが重要です。ベイズの定理は、ある事象が起きたという条件のもとで、別の事象が起きる確率を求めるための公式です。 条件付き確率とは... -
AI研究の二つの潮流:シンボリックAIとノンシンボリックAIを初心者向けにわかりやすく解説!
人工知能(AI)研究の歴史は、大きく二つの潮流、すなわちシンボリックAIとノンシンボリックAIの対立と融合の歴史でもあります。これらのアプローチは、AIの実現方法に対する根本的な考え方の違いに根ざしています。本記事では、それぞれの特徴、歴史、そ... -
AI進化の歴史:エキスパートシステムから深層学習へ
人工知能(AI)技術は、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。その進化の歴史を振り返ると、エキスパートシステム、機械学習、そして深層学習という三つの主要な段階を経てきました。本記事では、それぞれの技術の歴史と特徴、そして深... -
深層学習における「モデル」とは?~ 初心者向けにわかりやすく解説 ~
深層学習を理解する上で欠かせない概念が「モデル」です。この記事では、深層学習におけるモデルとは何か、その役割や仕組みについて、初心者の方にもわかりやすく解説します。 要約 深層学習におけるモデルにはおよそ3種類の使われ方がある 数理モデルと... -
エンジニア向け投稿プラットフォームの比較:Qiita、Zenn、Note
エンジニアにとって、技術情報を発信する場としておすすめのプラットフォームはどれだろうか? Qiita、Zenn、Noteは、それぞれに特徴やメリット・デメリットがあり、どれが最適なプラットフォームなのか迷う方も多いのではないでしょうか。少なくとも私は... -
機械学習における「ドメイン」とは?:モデルの性能を最大化するために
機械学習において、「ドメイン」という言葉は、モデルが学習するデータの性質や特徴を指す重要な概念です。ドメインを理解することは、モデルの性能を最大限に引き出し、実用的な機械学習システムを構築するために不可欠です。 ドメインとは何か? ド... -
AIを次のレベルへ!強化学習の歴史と深層学習との関係を簡単に説明!
近年、AI技術の進化は目覚ましく、私たちの生活や社会に大きな影響を与えています。中でも、強化学習と深層学習は、AI研究の最前線を牽引する重要な分野です。 強化学習は、エージェントが環境との相互作用を通じて、試行錯誤を繰り返しながら最適な行... -
ニューラルネットワークにおける幅と深さが与える影響の違いとは?
ニューラルネットワークを設計する上で重要な要素の一つが、「幅」と「深さ」です。これらの要素は、ネットワークの性能に大きく影響を与えます。ニューラルネットワークが高い性能を出せるようになった背景には層を深くできたことが大きな要因ではあり... -
AIの進化を牽引する!ニューラルネットワークモデルの歴史
はじめに 近年、AI技術の進化が目覚ましいですが、その中心的な役割を果たしているのがニューラルネットワークモデルです。画像認識、音声認識、自然言語処理など、私たちの生活に密接に関わる多くの分野で、ニューラルネットワークモデルが活用されてい... -
AI人材の登竜門! JDLA E資格・G検定とは?
1. はじめに 近年、AI(人工知能)技術は急速に発展し、私たちの生活やビジネスに大きな変革をもたらしています。AI技術の進化に伴い、AIに関する知識やスキルを持つ人材の需要が急増しています。 JDLA(日本ディープラーニング協会)は、ディープラー...