ディープラーニング 【理論基礎２】教師あり学習・教師なし学習・強化学習 – なぜ教師あり学習か？
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。
ディープラーニング入門【初心者編】
ディープラーニング ディープラーニング 【理論基礎１】AI・機械学習・ディープラーニングの違い
本記事では、「人工知能（AI）」「機械学習（Machine Learning）」「深層学習（Deep Learning）」の違いや関係性を整理し、それぞれの技術がどのように進化し、どのような分野で活用されているのかを解説します。AIと機械学習の関係や、ディープラーニングが注目される理由についても詳しく説明し、今後の技術解説の基礎となる知識を提供します。
ディープラーニング 基礎と全体像を掴む
ディープラーニング初心者向けの記事で、全体像を掴むことの重要性を解説。大学生、高校生、社会人を対象に、基礎を直感的に理解するための方法や学習リソースを紹介しています。「イメージ」を大切にし、学びを効率化する方法を提案。また、動かして学ぶ実践的アプローチを推奨し、学習リソースとして書籍やEラーニングも紹介しています。
ディープラーニング Google Colabの導入【2025年版】
【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。
おすすめ教材・リソース おすすめディープラーニング教材
本記事では、ディープラーニングを学びたい方に向けて、初心者から中級者向けのおすすめ教材を紹介します。オンラインコース（Coursera、Udemy）や書籍の中から、筆者が実際に使用したものを中心に厳選しました。特に、短期間で効率よく基礎を固めたい方、実践的なスキルを身につけたい方に役立つリソースを紹介しています。