コンピュータに対し、データを元に役立つ規則などを発見させる(すなわち学習する)こと。およびその方法。
ニューラルネットワークから歴史は始まり近年は確率統計の観点から研究されることが多い。 統計の観点から見た場合、与えられたデータに対してモデルを当てはめているだけである。 モデルが複雑である点で従来の統計学と異なっている。
以下、有名な確率モデル
ChatGPT、Gemini、Claude… 私たちが日常的に触れる驚くほど賢いAIたちの、その頭脳の基本設計となっているのが「Transformer(トランスフォーマー)」モデルです。 2017年にGoogleが発表した論文 "Attention Is All You Need"(アテンションさえあれば、それでいい)で登場したこの技術は、それまでのAIの常識を覆し、まさに新しい時代を切り拓きました。 今回は、Transformerが「何が革命的だったのか」「何をもたらしたのか」、そして「どんな課題と未来を持っているのか」を徹底的に解説します。 1. 何が画期的であったか? - 「順番」という…
「この翻訳アプリ、すごく自然だな」「このチャットAI、ちゃんと文脈を理解してくれている」。近年のAIの目覚ましい進化に、そう感じたことはありませんか?その賢さの裏には、AIに「集中力」と「空気を読む力」を与えた、アテンション(Attention)機構という革命的な技術が存在します。 では、アテンションは、一体どうやって文章中の「重要な言葉」を見つけ出しているのでしょうか?単語の出現回数や、タイトルに使われているから、といった単純なルールではありません。その答えは、文脈に応じて、注目すべき場所を動的に学び取る、非常に巧妙なメカニズムにあります。 今回は、その驚きの仕組みから、歴史、課題、そして未…
前回の記事では、AIに「記憶」の概念をもたらした革命的な技術、RNNの基本的な仕組みについて解説しました。しかし、AIの世界は日進月歩。RNNが登場してから、技術はさらなる進化を遂げています。 では、AI開発の主役が次世代の技術に移った今、RNNは「時代遅れの技術」になってしまったのでしょうか? 今回は、その後のRNNの立ち位置と、その「偉大な遺産」が現代AIにどう受け継がれているのか、一歩進んだ未来の話に迫ります。 主役交代 - なぜTransformerが台頭したのか? 結論から言うと、大規模な自然言語処理(NLP)の分野において、RNNが主役の座を「Transformer」に譲ったのは事…
天気予報、文章の読解、音楽のメロディ… 私たちの世界は、「順番」に意味がある情報で溢れています。しかし、初期のAIは、この「順序」や「文脈」を理解するのが非常に苦手でした。 この壁を打ち破り、AIに「時間」の概念と「記憶」する能力を与えた革命的な技術が、「RNN(再帰型ニューラルネットワーク)」です。今回は、現代AIの礎を築いたRNNの基本的な仕組みから、その可能性までを、分かりやすく紐解いていきましょう。 1. RNNとは何か? - 「記憶」を持つニューラルネットワーク RNN(Recurrent Neural Network)の最大の特徴は、その名の通り「再帰(Recurrent)」、つま…
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「今日の福岡の天気は?」とスマホに話しかけると、「今日の福岡市は晴れの予報です」と文章で返ってくる。海外のサイトをボタン一つで日本語に翻訳する。 これらの身近なAIの魔法が、一体どのような技術で実現されているかご存知でしょうか?その心臓部にあるのが、「系列変換モデル(Seq2seq)」という、AI界に革命を起こした非常に強力なアイデアです。 今回は、このSeq2seqがどのように機能し、私たちの世界をどう変えたのか、そしてその驚くべき応用範囲について、紐解いていきましょう。 系列変換モデル(Seq2seq)とは? - AI界の万能翻訳機 系列変換モデル(Sequence-to-sequence…
「この映画、最初は退屈だったけど、最後は本当に面白かった!」 私たちがこんな感想を言うとき、映画全体の評価は「面白い」になりますよね。途中でどう感じたかも重要ですが、最終的な結論は、物語の結末、つまり**「未来」に起こったこと**に大きく影響されます。 実は、AIが人間の言葉を深く理解する上でも、この「未来からヒントを得る」という考え方が、非常に重要な革命をもたらしました。今回は、AIの文脈読解能力を飛躍させた**「双方向RNN(Bidirectional RNN)」**について、その開発の経緯から未来までを、分かりやすく解説していきます。 従来のAIの限界 - "後ろを振り返れない"もどかし…
2025年08月3日(日曜)のAI推奨馬 今週は札幌、新潟、中京の 3 場開催。さっそく各AIモデルの推奨馬をみていきましょう。 .recommend-table { border-collapse: collapse; width: 100%; font-size: 15px; margin-top: 1em; } .recommend-table th, .recommend-table td { border: 1px solid #999; padding-top: 8px; padding-bottom: 8px; padding-left: 2em; padding-right: …