星野クォンタ

ニューラルネットワークの学習が止まってしまう「勾配消失問題」。その原因と、活性化関数や重みの初期化など、効果的な対策を解説。深層学習モデルの性能向上に役立ちます。

ロジスティック回帰とは？AI・機械学習で分類問題を解くための強力なツール。スパム判定や病気予測など、具体的な活用事例も紹介。オッズやオッズ比についても詳しく解説。

AIが人間と共存するために不可欠な「AIアライメント」。AIの目標設定や倫理的な問題など、具体的な課題と対策を解説。安全なAI社会の実現に向けて、今知っておくべきこと。

知らないうちに偏っている？フィルターバブルの怖さと対策 生成AIが作るパーソナライズされた情報。それは便利だけど、危険信号かも。フィルターバブルに陥らないためのヒントを教えます。

機械学習で欠かせないtanh関数。 tanh関数とは？数学的な定義から、ニューラルネットワークにおける役割、ReLU関数との比較までを網羅。生成AI開発の基礎知識として。

深層学習の基礎知識！ ミニバッチ学習は、深層学習モデルのトレーニングにおいて広く利用される手法です。大量のデータを効率的に処理し、より高精度なモデルを構築できます。

機械学習の基礎を学びたい方へ。自己符号化器の概念から具体的な活用方法まで、初心者にも分かりやすく解説します。次元削減、異常検知、画像圧縮など、様々な分野での応用事例も紹介します。

AIの学習過程を解説。AIの性能向上に不可欠な「イテレーション」。繰り返しの学習がもたらすメリットとは？AI開発の成功に繋がる秘訣を解説。

バッチ学習、機械学習、AI、生成AI、データサイエンスに興味がある方必見！大量のデータを一括処理するバッチ学習の仕組み、メリット・デメリット、生成AIとの関係を解説します。

AIが直面するジレンマ「フレーム問題」とは？ 膨大な情報の中から適切な判断を下す難しさ、AIの知能の限界、そして今後のAI開発への影響を解説。