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Meta AIのヨーロッパ展開 　本稿では、Meta社が発表した最新AI、「Meta AI」のヨーロッパにおける利用開始に関するニュースについて、詳細に解説していきます。 引用元 本稿は、以下のMeta社の公式発表に基づいています。 Europe, meet your newest assist...

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...

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...