Tag: AI用語集

機械学習のモデルを効率よく学習させるためには、「どのようにパラメータを更新するか」が重要です。

その基本となる手法の一つが最急降下法です。…

最急降下法（バッチ勾配降下法）とは？仕組み・メリット・他手法との違いを解説 Read More

機械学習やディープラーニングの分野で欠かせない基本技術の一つが「勾配降下法」です。

モデルの精度を高めるために、どのようにパラメータを調整すべきかを決定する重要な役割を担っています。…

勾配降下法（Gradient Descent）とは？AIの学習を支える最適化アルゴリズムを徹底解説 Read More

機械学習やディープラーニングにおいて、モデルの精度を高めるためには「どの部分をどれだけ修正すべきか」を正しく判断する必要があります。

このときに重要となるのが「信用割当問題」です。…

信用割当問題（Credit Assignment Problem）とは？AIが「どこを直すべきか」を判断する仕組み Read More

… 連鎖律（Chain Rule）とは？ディープラーニングの学習を支える数学の基本を解説 Read More

機械学習やディープラーニングのモデルを開発する際、「学習率」は性能を大きく左右する重要な要素です。

設定次第で、学習がうまく進むこともあれば、逆に失敗してしまうこともあります。…

学習率（Learning Rate）とは？AIの精度を左右する重要パラメータをわかりやすく解説 Read More

ディープラーニングの中核技術として知られる「誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）」。

AIがどのようにして精度を高めていくのか、その裏側を理解するうえで欠かせないアルゴリズムです。…

誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）とは？AI学習の仕組みを徹底解説 Read More

人工知能（AI）や機械学習を理解するうえで欠かせない概念が「重み（Weight）」です。

モデルの性能や判断の質は、この重みの値によって大きく左右されます。…

重み（Weight）とは？AIの学習を支える最重要パラメータをわかりやすく解説 Read More

人工知能（AI）の仕組みを理解するうえで、「シナプス」は非常に重要なキーワードです。

人間の脳の学習メカニズムと深く関係しており、ニューラルネットワークの設計思想にも大きな影響を与えています。…

シナプスとは？AIと人間の脳をつなぐ重要概念をやさしく解説 Read More

人工知能（AI）やディープラーニングの分野で頻繁に登場する「パラメータ数」。

ニュースや技術記事で「数十億パラメータのモデル」といった表現を見たことがある方も多いのではないでしょうか。…

パラメータ数とは？AIモデルの性能を左右する重要指標をわかりやすく解説 Read More

ニューラルネットワークの基本構造の中でも、最もシンプルで重要な層が「全結合層（Fully Connected …

全結合層（Fully Connected Layer）とは？仕組み・役割・注意点をわかりやすく解説 Read More