ディープラーニング

PyTorchでのモデル訓練の全体像をステップバイステップで解説。GPU設定、DataLoaderの使い方、損失関数や訓練ループの組み立て方までを丁寧に紹介します。初心者が次のレベルに進むための必読ガイドです。

PyTorchでニューラルネットワークモデルを自作する際に使うnn.Module・Sequential・ModuleList・レイヤーの役割と違いを図解で整理。初心者にも直感的にわかるよう、設計思想やforwardの仕組みまで丁寧に解説します。

PyTorchの自動微分（autograd）と誤差逆伝播（backpropagation）の仕組みを、Tensorとoptimizerを使って初心者向けに図解で解説。パラメータ更新の流れをコード付きでわかりやすく学べます。

PyTorchのTensorって何？Numpyとの違いやGPUを活用するメリット、自動微分との関係、基本的な演算・ブロードキャスト・デバイス切り替え・detachやcloneの使い方まで、初心者向けに丁寧に解説します。

PyTorch の Dataset と DataLoader の違いがわからない？本記事では、それぞれの役割や関係性を図解で解説し、実装方法をわかりやすく紹介。Datasetのカスタマイズ方法やDataLoaderの並列処理、transforms の活用法も詳しく解説します！

KerasでMNISTの手書き数字を分類するディープラーニングモデルを作成！Google Colab で簡単に実装でき、データの前処理から学習・評価までをわかりやすく解説。初心者向けにone-hot encoding、FCN（全結合ネットワーク）、ハイパーパラメータの設定などを説明します。

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。

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。

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。

「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。