星野クォンタ

映画の伏線回収のように、過去の情報を繋ぎ合わせるRNN。自然言語処理や音声認識で活躍するAIモデルです。RNNの仕組みと、長期依存問題の解決策であるLSTMやGRUについても解説します。AIに興味のある方必見！

AIはどのように学習し、成長していくのか？その答えは「発達の最近接領域（ZPD）」にある。ZPDの考え方を取り入れたAI開発は、人間とAIの協働を促進し、新たな可能性を開拓。AIがどのように学習し、人間をサポートしていくのか、具体的な事例と共に解説。

ドロップアウトは、ニューラルネットワークの正則化手法の一つとして、過学習抑制に効果的です。ランダムなノードのドロップにより、モデルの表現力を制限し、汎化性能を高めます。本記事では、ドロップアウトの理論的背景から具体的な実装方法までを網羅的に解説。

自己教師あり学習とは、AIが自らデータから学習する革新的な手法です。ラベル付けの手間を省き、大規模データの活用を可能にします。自然言語処理、画像認識など、様々な分野で活用され、AI開発の未来を拓きます。

主成分分析（PCA）とは？データ分析で多次元データを低次元に変換し、可視化やモデル化を効率化する手法です。画像処理、遺伝子解析など、幅広い分野で活用されています。

AIに「こう答えて」と指示を出す！インストラクションチューニングで、AIの回答をカスタマイズ。ビジネスの効率化や顧客満足度向上に繋がります。わかりやすい解説。

マルチエージェント強化学習を初心者にもわかりやすく解説。競争、協力、混合など、様々な設定と、自動運転やゲームなど、実際の応用事例を豊富に紹介。他の記事にはない、深掘りした内容です。