2025-02

ディープラーニング

【実践基礎4】Google Colabを使ったディープラーニング体験

Google Colabを使ってディープラーニングを体験!Pythonのコードを実際に動かし、DeepFaceライブラリで顔画像の分析に挑戦。初心者でもわずか10分でAI技術を学べます。
ディープラーニング

【実践基礎3】PyTorch による学習アルゴリズムとプロセスの全体像

本記事では、ディープラーニングの学習アルゴリズム全体の流れを整理し、コードベースでどのように実装されるかを視覚的に解説します。データ処理、モデル処理、損失計算、勾配計算、パラメータ更新という学習プロセスを、実際のコードと対応させながら説明。特に、データの前処理、ミニバッチの役割、逆誤差伝搬の計算など、学習アルゴリズムの根幹となる概念を詳細に解説します。これを理解することで、ブラックボックスになりがちなディープラーニングの学習プロセスを直感的に把握し、モデル設計やチューニングに活かせるようになります。
ディープラーニング

【実践基礎2】ミニバッチとエポック

本記事では、ディープラーニングにおける「ミニバッチ(mini-batch)」と「エポック(epoch)」の概念を詳しく解説します。全データを一度に処理するのではなく、ミニバッチ単位で学習を進めることで、メモリの節約・学習の安定化・計算効率の向上が可能になります。また、エポックを繰り返しながら、モデルを最適化するプロセスについても解説。3次関数のフィッティングを例に、ミニバッチ学習の直感的な理解を深めます。バッチサイズの選び方や、エポックをどのように設定すべきかについても具体的に紹介するため、実践的な知識が得られる内容になっています。
サイエンスコラム

位置エネルギーは”ある”のか?

目に見えない位置エネルギーは本当に"ある"と言えるのか? 物理学的な視点から、エネルギー保存則や相対論を交えつつ"ある"という概念を考察します。
サイエンスコラム

第一原理思考とは?イーロン・マスクの源流:物理学と近似の実践

物理学の『原理』と『近似』の考え方は、イーロン・マスクの第一原理思考と共通点がある。本記事では、ニュートンの法則からビジネス戦略まで、第一原理思考の本質を解説。