AI関係– category –

機械学習・深層学習のための確率・統計：なぜ学ぶ必要があるのか？ はじめに 　機械学習や深層学習を学ぶ上で、なぜ確率・統計の知識が重要なのかを、初学者の方にもわかりやすく解説します。線形代数が、データやモデルを「形」として捉えるための道具だ...

機械学習・深層学習のための線形代数：なぜ学ぶ必要があるのか？ はじめに 　機械学習や深層学習を学ぶ上で、なぜ線形代数の知識が必要不可欠なのかを、初学者の方にもわかりやすく解説します。 線形代数とは？ 　線形代数は、ベクトル、行列、そしてそれ...

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...

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...

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...

　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...

　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...

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...