記事一覧

畳み込み層とは？ こんにちは！今回のテーマは、「畳み込み層（Convolutional Layer）」についてです。畳み込み層は、画像データや音声データの特徴を抽出するために非常に重要な役割を果たす層であり、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の中心的な要...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、転移学習について学びました。転移学習を使えば、既存の学習済みモデルを新しいタスクに応用でき、少量のデータや短時間で高精度な結果を得られることがわかりました。今回は、特に画像データの処理において非常に効...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、機械学習モデルでよく使われるデータを増やす手法、データ拡張について学びました。データ拡張は、限られたデータを増やすことで、モデルの性能を向上させる効果的な方法です。今回は、別の強力な技術である転移学習...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、モデルの過学習を防ぐためのテクニックである早期停止について学びました。早期停止は、モデルが適切な時点で学習を止めることで、過学習を防ぎ、計算リソースを効率的に活用する手法です。今回は、データの量を増や...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ニューラルネットワークモデルの初期化について解説しました。初期化は、学習の効率を高め、適切なパラメータ収束を促すための重要なステップです。今回は、学習を進める上で避けたい「過学習」を防ぐためのテクニッ...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、機械学習モデルのオプティマイザについて学びました。AdamやRMSprop、Adagradなど、効率的にモデルを最適化する手法について理解していただけたと思います。今回は、モデルの学習をスタートするために非常に重要なス...

オプティマイザとは？ こんにちは！今回は、ニューラルネットワークの学習を支える「オプティマイザ」について解説します。オプティマイザは、モデルが効率的に誤差を最小化し、正確な予測を行うために必要な要素です。具体的には、モデルのパラメータ（重...

ドロップアウトとは？ こんにちは！今回は、ニューラルネットワークにおいて「過学習」を防ぐための正則化手法、ドロップアウトについて学びます。ディープラーニングのモデルは、データを学習していく過程で「過学習」という現象が発生しやすくなりますが...

バッチ正規化とは？ こんにちは！今回は、ディープラーニングの学習を安定させ、モデルの精度を向上させるための重要なテクニックである「バッチ正規化」について解説します。バッチ正規化は、勾配消失問題や勾配爆発問題を防ぎ、より効率的に学習を進める...

1. 勾配爆発問題とは？ ディープラーニングの学習を妨げる大きな壁 こんにちは！今回は「勾配爆発問題（Exploding Gradient Problem）」について解説します。この問題は、特に深いニューラルネットワークやRNN（リカレントニューラルネットワーク）の学習...

勾配消失問題とは？ こんにちは！今回のテーマは、ディープラーニングの学習過程で発生する「勾配消失問題」についてです。勾配消失問題は、特に深いニューラルネットワークにおいて、学習がうまく進まなくなる大きな課題の一つです。 ディープラーニング...

生成AIで重機を表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使って工事現場で活躍する重機を表現する際、プロンプトの詳細さが結果に大きな影響を与えます。クレーンやショベルカー、ブルドーザーなど、工事現場で使われる様々な重機を具体的に指定す...

生成AIで雪国の風景を表現する方法 雪国の厳しい自然環境を引き出すプロンプトの基本 雪国の風景をMidJourneyやFLUX.1などの画像生成AIでリアルに表現するためには、雪の質感、風景の静けさや厳しさ、さらには寒さの感じられるディテールをプロンプトに盛...

生成AIで森の風景を表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 生成AIを使って森やジャングルの風景を表現する際、プロンプトにどれだけ詳細を盛り込むかが結果に大きく影響します。森林の種類（針葉樹林、広葉樹林、熱帯ジャングルなど）や、日光が差し込む...

生成AIで雪山の風景を表現する方法 生成AIとプロンプトの基本 雪山の風景を生成AIで表現する際、プロンプトのディテールが結果に大きく影響します。MidJourneyやStable Diffusionのような画像生成AIを使用して、雪に覆われた山々や冬の厳しい自然環境を描...