AI初学者– category –

機械学習の分野でよく耳にする「ナイーブベイズ法」。名前は少し難しそうに聞こえますが、実はシンプルな原理に基づいた強力な分類アルゴリズムです。この記事では、ナイーブベイズ法の基本から応用まで、丁寧に解説していきます。 確率論とは？：不確実性...

はじめに 　近年、大規模言語モデル（LLM）は目覚ましい進化を遂げ、文章作成、翻訳、質疑応答など、様々な分野でその能力を発揮しています。その応用範囲は科学技術分野にも広がり、研究開発を加速させる存在として大きな期待が寄せられています。しかし...

はじめに 　近年、大規模言語モデル（LLM）と呼ばれるAI技術が目覚ましい発展を遂げ、文章作成、要約、翻訳など様々な場面で活用され始めています。しかし、LLMが生成する情報には、ハルシネーション（幻覚）と呼ばれる、事実に基づかない誤った情報が含ま...

はじめに 　最近、「ChatGPT」や「Gemini」といった言葉をよく耳にするようになりました。スマートフォンやパソコンで簡単に使えるこれらのAIツールは、私たちの日常生活やビジネスに大きな変化をもたらしています。しかし、「結局これらは何なのか」「ど...

機械学習・深層学習のための情報理論：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、なぜ情報理論の知識が役立つのかを、初学者の方にもわかりやすく解説します。機械学習や深層学習の根底にある「情報」という概念を理解するため...

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...