AI 2値分類とは？機械学習の基本を初心者にも分かりやすく徹底解説
メールを開いたとき、自動的に「迷惑メール」と「通常メール」に振り分けられている。病院で検査を受けると「陽性」か「陰性」かが判定される。銀行でローンを申し込むと「承認」か「却下」かが決まる。これらはすべて2値分類（Binary Classif...
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AI Swish（SiLU）とは？Googleが開発した次世代の活性化関数を徹底解説
ディープラーニングの世界では、活性化関数の選択がモデルの性能を大きく左右します。長年主流だったReLUを超える性能を目指して、Googleが開発したのがSwish（スウィッシュ）という関数です。Swishはx × sigmoid(x)という...
AI tanh（ハイパボリックタンジェント）とは？機械学習で使われる重要な関数を徹底解説
機械学習やディープラーニングを学んでいると、「tanh（タンエイチ、ハイパボリックタンジェント）」という関数に出会うことがあります。これは活性化関数と呼ばれる重要な数学関数の1つで、ニューラルネットワークの性能を左右する要素なんです。特に自...
AI ELU（Exponential Linear Unit）とは？ReLUを超える滑らかな活性化関数を徹底解説
ディープラーニングの活性化関数といえば、ReLUが有名ですよね。しかし、ReLUには「Dying ReLU問題」という弱点があります。そこで登場したのが、ELU（Exponential Linear Unit：指数線形ユニット）という活性化...
AI Dying ReLU問題とは？ニューラルネットワークのニューロンが「死ぬ」現象を徹底解説
ディープラーニングのモデルを訓練していると、こんな経験はありませんか？「学習が途中で止まってしまう」「損失が下がらなくなった」「モデルの性能が突然悪化した」その原因の一つが、Dying ReLU問題かもしれません。Dying ReLU（ダイ...
AI Sigmoid（シグモイド関数）とは？AI・機械学習の基礎となる重要な数学関数を徹底解説
人工知能やディープラーニングについて調べていると、必ずと言っていいほど出てくる言葉があります。それがSigmoid（シグモイド関数）です。シグモイド関数は、滑らかなS字カーブを描く数学関数で、機械学習やニューラルネットワークにおいて「活性化...
AI AI収束とは？機械学習で「答えにたどり着く」仕組みを徹底解説
AIに画像認識を学習させているとき、こんな画面を見たことはありませんか？エポック 1: 損失=2.5, 精度=30%エポック 2: 損失=1.8, 精度=45%エポック 3: 損失=1.2, 精度=65%...エポック 50: 損失=0.0...
科学 Softmax（ソフトマックス）とは？AIの分類問題を支える重要な関数を徹底解説
スマホのカメラで写真を撮ると、AIが自動的に「これは犬」「これは猫」と判定してくれますよね。でも、AIの内部では、実は数字で答えを出しているんです。例：画像認識AIの内部犬の可能性：85%猫の可能性：10%鳥の可能性：3%その他：2%この「...
AI Leaky ReLU（リーキーReLU）とは？ニューラルネットワークを改善する活性化関数を徹底解説
ディープラーニング（深層学習）でニューラルネットワークを作るとき、活性化関数という重要な要素があります。その中でもReLU（Rectified Linear Unit）は、シンプルで高速なため、現在最も人気のある活性化関数です。でも、ReL...
AI 重み付き和とは？AIから統計まで幅広く使われる計算方法を徹底解説
テストの成績を評価するとき、こんな状況を想像してみてください。パターン1：すべて同じ扱い中間テスト：80点期末テスト：60点平均：70点パターン2：期末を重視中間テスト：80点（重要度30%）期末テスト：60点（重要度70%）加重平均：66...
AI SGD（確率的勾配降下法）とは？機械学習の最適化を徹底解説
「機械学習モデルが賢くなる仕組みって何？」「勾配降下法とSGDの違いが分からない…」ニューラルネットワークの学習に欠かせないのが、SGD（確率的勾配降下法）です。この記事では、機械学習における最も基本的な最適化アルゴリズムであるSGDについ...
AI 順伝播（Forward Propagation）とは？ニューラルネットワークの仕組みを徹底解説
「ニューラルネットワークって、どうやって答えを出すの？」「順伝播と逆伝播の違いが分からない…」AIや機械学習の基礎となるのが、順伝播（Forward Propagation）です。この記事では、ニューラルネットワークにおける順伝播の仕組みに...
AI 活性化関数とは？ニューラルネットワークに「知性」を与える魔法
「ニューラルネットワークって聞くけど、どうやって学習してるの？」「活性化関数って何？なんで必要なの？」「ReLUとかシグモイドとか、種類が多すぎて分からない…」機械学習やディープラーニングを勉強していると、必ず出会うのが「活性化関数」という...
科学 磁鉄鉱（マグネタイト）：地球最強の天然磁石のすべて
あなたは「磁石にくっつく石」を見たことがありますか？実は、地球には天然の磁石として働く鉱物が存在します。それが今回ご紹介する「磁鉄鉱（じてっこう）」です。この黒い石は、ただの石ころに見えて実はすごい力を秘めています。古代の人々が方角を知るた...