AI ミニバッチSGDとは？機械学習の学習効率を劇的に高める最適化手法
機械学習やディープラーニングを勉強していると、「ミニバッチSGD」という言葉に出会うことがあります。「SGD？ミニバッチ？何だか難しそう…」と感じるかもしれませんね。でも実は、ミニバッチSGDは現代の機械学習において最も基本的で重要な学習手...
ai
AI 
AI Adagradとは？学習率を自動調整する最適化アルゴリズムを解説
機械学習の最適化手法を調べていると、Adagrad（アダグラッド）という名前を目にすることがあります。「Adamは知ってるけど、Adagradって何？」「名前が似てるけど、どう違うの？」実は、Adagradは学習率を自動的に調整してくれる画...
AI AIモメンタムとは？機械学習を高速化する最適化手法をわかりやすく解説
機械学習やディープラーニングを学んでいると、モメンタム（Momentum）という言葉に出会うことがあります。「モメンタムって、物理の勢いのこと？」「AIの学習と何の関係があるの？」実は、AIの学習を効率化する重要な技術の1つが、このモメンタ...
AI RMSpropとは？機械学習の学習を効率化する最適化アルゴリズムを徹底解説
ニューラルネットワークを学習させるとき、「学習率」という重要なパラメータがあります。学習率が大きすぎると学習が不安定になり、小さすぎると学習が遅くなる。この調整が難しいんですよね。そこで登場したのがRMSprop（Root Mean Squ...
AI AIのオーバーフロー・アンダーフローとは？数値計算の問題を徹底解説
AIや機械学習のモデルを動かしていると、突然エラーが出たり、計算結果が「NaN（Not a Number）」や「inf（無限大）」になったりすることがあります。これらの多くは、オーバーフローやアンダーフローという数値計算の問題が原因なんです...
AI 多クラス分類とは？機械学習で3つ以上に分ける仕組みを徹底解説
スマートフォンで写真を撮ると、自動的に「人物」「風景」「食べ物」「ペット」などのカテゴリーに分類されることがありますよね。また、手書きの数字を読み取るとき、AIは「0」から「9」までの10種類の中から正しい数字を判断しています。このように、...
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...
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...
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 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...