2025-01

「過学習とバリデーション（Validation）」では、ディープラーニングにおける「過学習（Overfitting）」の問題と、それを防ぐための「バリデーション（Validation）」の重要性について解説します。過学習とは、モデルが訓練データに適応しすぎることで、新しいデータに対する汎化性能が低下する現象です。記事では、多項式フィッティングを例に、過学習がどのように発生するのかを視覚的に説明。さらに、バリデーションデータを活用してモデルの性能を適切に評価し、過学習を防ぐ方法を紹介します。ディープラーニングのモデル構築で避けて通れない「学習の適切なバランス」について、基礎からしっかり学べる内容です。

本記事では、画像認識技術の基礎である畳み込みニューラルネットワーク（CNN）について、初心者向けにわかりやすく解説します。従来の全結合ネットワーク（FCN）が画像処理に適さない理由を詳しく説明し、CNNの基本構造や特徴、そして画像の位置ズレやスケール変化に対する安定性の向上について具体例を交えて紹介します。これからAIやディープラーニングを学ぶ方にとって、必見の内容です。

本記事では、機械学習の主要な3つの学習手法である「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の違いを整理し、それぞれの特徴や用途を解説します。その上で、ディープラーニングの実用的な側面に焦点を当て、なぜ教師あり学習が最も広く使われているのかを説明。さらに、本ブログが教師あり学習を中心に解説する理由についても触れます。

【2025年最新版】Google Colabは無料でPythonやGPUを使えるクラウド環境。本記事では、Colabの基本的な使い方、ノートブックの作成方法、library install, importの方法、GPUの設定、Google Driveのマウント (mount)、Gemininの使い方、料金プラン (Google colab pro)の違いを詳しく解説します。