【第18話】AIの精度を支える「正規化」とは？データを整える地味だけど大切な下ごしらえ
正規化は、AIや機械学習においてデータの大きさや単位を揃える重要な作業であり、公平な分析を可能にするための基盤となります。
【第17話】AIが正しく学ぶために欠かせない「データ前処理」とは何かをやさしく解説
AIが正しく学ぶためには、データを理解しやすい形に整える「データ前処理」が欠かせず、これが学習の成果に大きく影響します。
AIが進化した映像監視システムでセキュリティが変わる、Amazonの新しいアプローチとは
Amazonが発表した新しいAI映像監視システムは、リアルタイムで動きを理解し、適切な対応を自動化することでセキュリティの進化を促進します。
【第16話】AIを自分たちの現場に合わせて育てる技術、「ファインチューニング」とは何か
Fine-tuningは、既存のAIモデルを特定の目的に合わせて微調整する技術で、少ないデータでも効果的に活用できる方法です。
【第15話】AIの学び方は人間と似ている？「バッチサイズ」でわかるちょうどいい勉強のペース
AIの学び方は人間に似ており、「バッチサイズ」という指標で、情報を一度にどれくらい取り込むかの適切なペースを決めることが重要です。
AIが変える交通計画の未来：安全で効率的な都市づくりへの新たな一歩
AI技術を活用した「INRIX Compass」が、交通データを分析し事故防止策を自動生成することで、安全で効率的な都市交通計画の実現に向けた新たな一歩を踏み出しています。
【第14話】AIが賢くなる歩幅を決める「学習率」とは何か？やさしく解説します
AIの「学習率」は、AIがどれくらいの速さで学ぶかを決める重要な数値であり、適切な歩幅を見つけることが成功の鍵となります。
AIエージェントの管理を簡単にする「Agent Control Tower」の魅力と活用法
AIエージェントの管理を容易にする「Agent Control Tower」は、企業が安心してAIを導入・運用できる統合的なプラットフォームとして注目されています。
【第13話】AIが少しずつ賢くなるしくみとは？「勾配降下法」をやさしく解説
勾配降下法は、AIが賢くなるための基本的な手法で、正解とのズレを小さくするためにパラメータを少しずつ調整していくプロセスです。
【第12話】AIはどうやって間違いから学ぶのか？「損失関数」でわかる成長のしくみ
AIは「損失関数」を使って間違いを数値化し、反省点をもとに学習を重ねることで予測精度を向上させていく仕組みについて解説します。