機械学習

画像認識の世界を切り開いたモデルたちを学ぼう！ 前の記事では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の基本的な構造（畳み込み層、プーリング層、全結合層）や、転移学習について学びましたね。 今回は、画像認識の分野で大きな成果を上げてきた、代...

既存の知識を活用して、効率的に画像認識モデルを構築する方法を学びます。🤔 転移学習 (Transfer Learning) とは？ 転移学習は、あるタスク（例えば、一般的な物体認識）で学習済みのモデルを、別の関連するタスク（例えば、特定の種...

こんにちは！機械学習の冒険へようこそ。今回は、特に画像認識で大活躍する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の中でも、最も重要な要素の一つである「畳み込み層」と「フィルタ（カーネル）」について学んでいきましょう。💪 これらを理解すれば、C...

こんにちは！機械学習の旅、Step 7へようこそ！今回は、Convolutional Neural Networks (CNN) を扱う上で欠かせない「画像前処理」と「データ拡張」について学びます。これらは、モデルが画像を効率よく学習し、未...

はじめに：CNNってなんだろう？ 皆さん、こんにちは！機械学習の世界へようこそ 🎉 このステップでは、特に画像認識の分野で驚くべき成果を上げている畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, C...

はじめに 機械学習、特にディープラーニングの世界へようこそ！🎉 このステップでは、現在の深層学習フレームワークの二大巨頭であるTensorFlowとPyTorchの基本的な使い方、特に構文に焦点を当てて解説します。どちらも非常に強力で広く使...

深層学習モデルを訓練していると、「訓練データではすごく良い精度が出るのに、テストデータだと全然ダメ…😥」という状況に陥ることがあります。これが「過学習 (Overfitting)」と呼ばれる現象です。モデルが訓練データに過剰に適合してしまい...

はじめに ニューラルネットワークの学習プロセスにおいて、「最適化手法（Optimizer）」は非常に重要な役割を担っています。最適化手法は、モデルの性能を左右する「エンジン」のようなものです🚀。学習データを元に、モデルがより良い予測を行える...

機械学習モデルを訓練するとき、モデルがどれくらい「うまく」予測できているかを測る必要があります。その「うまくできているか」を数値で表すのが損失関数 (Loss Function) です。損失関数は、モデルの予測値と実際の値（正解データ）との...

はじめに：活性化関数って何？ 🤔 ニューラルネットワークの学習ステップへようこそ！今回は、ネットワークの学習能力を左右する重要な要素、「活性化関数」について学びます。特に代表的な「ReLU」「Tanh」「Sigmoid」の3つに焦点を当て、...