【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。
【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。
【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。
【第11話】AIの“本当の実力”を測る「テストデータ」とは何か？知らない問題にどう立ち向かうかを支える仕組み
AIの実力を測るテストデータは、未知の問題に対する応用力を評価するための重要な要素であり、その使い方には慎重さが求められます。
【第10話】AIの「検証データ」って何？味見しながらレシピを整えるようにモデルを調整する大切なステップ
AIの「検証データ」は、モデルの汎用性を確認し、ハイパーパラメータを調整するための重要なステップであり、料理の味見に例えられるプロセスです。
【第9話】AIはどうやって賢くなるの？そのカギを握る「訓練データ」のしくみと役割
AIが賢くなるためには「訓練データ」が不可欠であり、膨大な情報からパターンを学ぶことで成長していく仕組みについて解説します。
【第8話】AIが”わかっているように見える”理由──カギは「汎化」という応用力にありました
AIが「理解しているように見える」理由は、学んだことを新しい場面で活かす力、つまり「汎化」にあり、この能力がAIの応用力を高める鍵となっています。
【第7話】AIはどうやって学ぶの？試行錯誤から学ぶ「強化学習」のしくみをやさしく解説
AIの強化学習は、試行錯誤を通じて最適な行動を学ぶ仕組みであり、人間の経験に似たプロセスで成長していくことが特徴です。