【第26話】AIが文章の意味を読み取れる理由――「自己注意機構」が言葉のつながりを見抜く仕組みとは
AIが文章の意味を理解するための「自己注意機構」は、単語同士の関係性を見抜き、文脈を把握する仕組みであり、自然言語処理の精度向上に寄与しています。
【第25話】AIが文章を理解できる理由――「Transformer」が言葉のつながりを見抜く仕組みとは
AIが文章を理解できる理由は、Transformerという技術が言葉のつながりを見抜く「自己注意機構」を活用し、文脈を把握する力を持っているからです。
【第24話】AIが言葉の“空気”を読む？検索や予測変換を支える「BERT」のしくみとは
AIが言葉の意味を理解するための技術、BERTは文脈を読み取る力を持ち、検索エンジンや予測変換などで自然なやり取りを実現しています。
【第23話】ChatGPTの頭脳「GPT」とは？名前の意味から仕組みまでやさしく解説
GPTは、文章を生成するAI技術であり、自己回帰型の方法で文脈を理解しながら自然な対話を実現します。
【第22話】人の言葉を理解するAIのしくみとは？身近に広がる「大規模言語モデル（LLM）」の正体
人の言葉を理解するAI、特に大規模言語モデル（LLM）は、膨大なテキストデータを学習し、自然な文章を生成する技術であり、私たちの日常生活に深く関わっています。
【第21話】AIが判断するための「特徴量」って何？身近な例でわかるその意味と役割
AIが判断するための「特徴量」とは、AIが物事を見分けたり予測したりする際の重要な手がかりであり、日常生活にも多くの例が存在します。
【第20話】AIが迷わず学ぶために必要な「次元削減」とは何かをやさしく解説
次元削減は、多すぎる情報を整理し、本質的な特徴だけを抽出する技術で、AIが効率よく学習や予測を行うために重要です。
【第19話】AIに学ばせるデータが足りないとき、どう乗り越える？「データ拡張」という工夫の力
AIの学習に必要なデータが不足している場合、既存のデータを変化させて新たな情報を生み出す「データ拡張」が効果的であり、特に画像や音声認識分野での応用が進んでいます。
【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。