記事一覧

生成AIで南国の風景を表現する方法 南国の雰囲気を引き出すためのプロンプトの基本 MidJourneyやStable Diffusion、そしてFLUX.1のような画像生成AIを使用して、南国の風景をリアルに表現するためには、海の色、空の広がり、ヤシの木の配置などを具体的に...

活性化関数とは？ こんにちは！前回は、逆伝播（バックプロパゲーション）について学びました。今回のテーマは、ニューラルネットワークにおいて重要な役割を果たす活性化関数について詳しく見ていきます。 活性化関数は、ニューラルネットワークの各層で...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ニューラルネットワークの中で、前向き伝播（フォワードプロパゲーション）について学びました。入力データがどのようにして層を通過し、最終的に予測結果に到達するか、その流れを理解していただけたと...

フォワードプロパゲーションとは？ こんにちは！前回は多層パーセプトロン（MLP）について学び、ニューラルネットワークの基本構造を理解しました。今回は、その中で非常に重要なプロセスである前向き伝播（フォワードプロパゲーション）について詳しく解...

前回のおさらいと今回のテーマ 前回は、ディープラーニングの基本概念について学びました。ディープラーニングは、ニューラルネットワークを複数の層にわたって深く積み重ね、データから自動的に特徴を抽出できる技術です。今回は、そのディープラーニング...

ディープラーニングの世界へようこそ!! こんにちは！今回は、AIの分野で最も注目されている技術の一つ、ディープラーニングについてお話しします。ディープラーニングは、膨大なデータを使って複雑な問題を解決する技術であり、画像認識や音声認識、自動運...

機械学習の世界へ：アルゴリズムの多様性と適用の重要性 第2章では、機械学習における主要なアルゴリズムについて詳細に学びました。この章の目的は、機械学習の核となるアルゴリズムの働きを理解し、データの性質やタスクに応じた適切な手法を選ぶスキル...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、分類問題におけるモデルの性能を評価するための指標として、精度、再現率、F1スコアなどを学びました。これらの指標は、予測結果がカテゴリに分類される場合に使われますが、今回は回帰問題における評価...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ハイパーパラメータの探索手法として広く用いられているグリッドサーチとランダムサーチについて解説しました。これらの手法を使って、モデルの最適なパラメータ設定を見つける方法を学びました。今回は...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、ハイパーパラメータチューニングについて学びました。ハイパーパラメータは、モデルの性能を最大限に引き出すために調整する必要がある要素であり、その設定次第で結果が大きく異なることがあります。 ...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの信頼性を高めるための評価手法である交差検証について学びました。交差検証を使うことで、モデルが新しいデータにどれだけ対応できるかを客観的に評価することができます。今回は、その評価を基...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルの過学習を防ぐための手法として正則化（L1、L2正則化など）について解説しました。正則化は、モデルがトレーニングデータに過度に適合するのを防ぎ、一般化能力を高めるために重要な役割を果たし...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、モデルがデータに適合しすぎることを防ぐための手法である過学習の防止について詳しく解説しました。過学習は、モデルが訓練データに過度に適応し、未知のデータに対する汎用性を失う現象です。今回は、...

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における活性化関数について学びました。活性化関数は、各ニューロンがどの程度活性化するか、つまり出力を決定する重要な役割を果たします。今回は、モデルがどの程度正確な予測を行っている...

前回のおさらいと今回のテーマ こんにちは！前回は、エポックとバッチサイズという、モデル学習の単位やデータの扱い方について学びました。エポックとバッチサイズの適切な設定は、モデルの学習効率や収束速度に大きく影響を与える要素であり、特に大規模...