AI 過学習（Overfitting）
過学習（Overfitting）：そのメカニズム、影響、そして対策の全貌人工知能、特に機械学習モデルを開発する上で、「過学習（Overfitting）」は避けて通れない重要な課題の一つです。過学習とは、モデルが訓練データに過度に適合しすぎて...
AI
AI AI バックプロパゲーション
バックプロパゲーションとはバックプロパゲーション（Backpropagation）は、ディープラーニングの心臓部とも呼ばれる、ニューラルネットワークの学習において不可欠なアルゴリズムです。これは、単なる計算手法ではなく、コンピューターがまる...
AI ハイパーパラメータ
ハイパーパラメータ（Hyperparameter）ハイパーパラメータ（Hyperparameter）は、AI（人工知能）や機械学習の分野において、モデルの性能を決定づける非常に重要な要素です。これは、学習プロセスが始まる前に人間が手動で設定...
AI フィードフォワードニューラルネットワーク（Feedforward Neural Network）
フィードフォワードニューラルネットワーク：AIの礎を築く、情報伝達のシンプルにして奥深い構造フィードフォワードニューラルネットワーク（FNN）は、現代の人工知能（AI）研究、特に深層学習（Deep Learning）の分野において、最も基本...
AI 回帰分析（Regression Analysis）
回帰分析（Regression Analysis）：データ間の関係性を解き明かす統計手法回帰分析（Regression Analysis）は、統計学において、二つ以上の変数間の関係性をモデル化し、ある変数が他の変数によってどのように影響を受...
AI クラスタリング
「クラスタリング（Clustering）」は、人工知能（AI）や機械学習の分野で用いられる教師なし学習（Unsupervised Learning）の代表的な手法のひとつです。以下に、クラスタリングの概要、代表的なアルゴリズム、活用例、利点...
AI 過適合/オーバーフィッティング（Overfitting）
AIにおけるオーバーフィッティング（過学習）詳細解説人工知能（AI）、特に機械学習分野でよく問題になるのがオーバーフィッティング（過学習）です。オーバーフィッティングとは、機械学習モデルが学習データに過度に適合し、新たな未知のデータへの対応...
AI コグニティブ・コンピューティングとは
コグニティブ・コンピューティングとは？｜AI時代を支える新潮流を徹底解説【2025年版】はじめに「コグニティブ・コンピューティング」とは、人間の認知（コグニション）を模倣・補完し、学習や推論、対話を通じて人と協働する次世代のコンピュータシス...
AI ニューラルネットワーク（Neural Network）
1. ニューラルネットワークの基本概念ニューラルネットワークは、相互に結合された多数の単純な処理ユニット（ニューロンまたはノード）から構成されます。これらのニューロンが情報を伝達し、処理することで、全体として複雑な計算や学習を行います。 生...
AI シンギュラリティ（技術的特異点）
シンギュラリティ（Singularity）とは、日本語で「技術的特異点」と訳され、一般的に「人工知能（AI）が自身の能力を指数関数的に向上させ、その知能が全人類の知能の総和を超える時点」、あるいはそれによって「人間の予測能力を超えた、不可逆...