機械学習のしくみ
レコメンドや画像認識の裏側で何が起きているのかを、数式を追わずに理解するための記事です。どんなデータがあれば何を任せられるのか、という判断の材料にもなります。
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AIが数学の未解決問題を解く流れは加速するのか｜「答えが出る速さ」と「数学として認められる速さ」の違い
AIが数学の未解決問題を解いたというニュースが増えています。答えの候補を出す速さは今後も上がる一方、数学として認められるまでには人の確認が欠かせません。これまでの経緯と、「解けた」が確定するまでの3つの関門、ニュースを見るときの確認点を解説します。
2026年9月23日
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モデル崩壊とは？｜AIがAIの出力で学ぶと分散が消える仕組みを計算する
モデル崩壊は、AI生成データで次のAIを学習させる過程で、元のデータの特徴が失われる現象です。珍しい事例が抜け落ちる例から、起こる条件とNature論文を解説。後半では正規分布の数値実験を使い、分散の期待値と典型的な変化の違いを考えます。
2026年9月8日
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GPT-6 Astraは99.9%か62.7%か｜ARC-AGI-3を統計で読む
GPT-6 AstraのARC-AGI-3スコアは、標準ハーネスのmaxで62.7%、Provider Adapterのhighで99.9%。ただし両者は推論量も異なるため、37.2ポイントすべてをハーネス差とは言えません。RHAE、同条件比較、実験計画の視点からAIベンチマークの読み方を整理します。
2026年9月5日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第5回：結局どれから始める？データ別「任せられる判断」早見表【機械学習をやさしく解説】
ここまで、機械学習を使って「判断を任せる」という視点で、 さまざまなデータの使いどころを見てきました。 ・第1回：購買・行動データ（おすすめを考える仕事） ・第2回：文章データ（読む仕事） ・第3回：画像データ（見る仕事） ・第4回：時系列データ（異変に気づく・先を読む仕事） ここまで読むと、多くの人がこう感じるはずで…
2026年1月29日
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仕事の判断が変わる 機械学習のキホン－第1回：“おすすめ”の正体は判断の肩代わり！購買・行動データでレコメンドがわかる【機械学習をやさしく解説】
「機械学習」と聞くと、多くの人は高度な分析や、未来をズバリ当てる予測を想像しがちです。 ですが、実際に仕事の現場で価値を生んでいる使い方は、もっと地道なものであり、もっと実用的なものです。 人が毎回悩んで決めている判断の一部を、迷わず任せられる状態にする。 レコメンド（おすすめ表示）は、その代表例です。 そこで今回は、…
2026年1月18日
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【和から株式会社】Excelではじめるディープラーニング(Deep Learning)講義抜粋
例えば、「7」という数字も、ひとつの書き方だけでなく何通りもの形で描かれます。それでも私たちは容易にそれが「7」であると認識できるのです。 ディープラーニングはこのような多様な手書きの認識を得意とし、背後に隠されたパターンを学びます。この講義では、Excelを活用しながら、数字の認識を通じてディープラーニングの基本を学…
2024年12月8日
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【和から株式会社】はじめて学ぶ機械学習
和から株式会社が主催する「機械学習超入門」の講義の様子をご紹介します。 ▼講義の様子はこちら▼ https://youtu.be/7tXLdV9coVo 機械学習を学びたい方、興味のある方は、ぜひご参加ください。 ◎詳細・開催日程はこちら ※本編は動画視聴サービスハビットでもご覧いただけます。 機械学習とは何か？統計学…
2024年11月18日
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機械学習に数学は不要！？「機械学習・ディープラーニングとは」個別指導風景（松中先生）
和（なごみ）講師・松中先生の講義風景 和（なごみ）の講師である松中先生が、機械学習とディープラーニングについて解説した動画の要約です。可愛らしいイラストを交えた説明は、とても親しみやすく、難解に思えるテーマも楽しく学べる内容となっています。これからAI技術がますます進化していく中で、基本的な仕組みを理解する重要性につい…
2024年10月25日
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次元の呪い②-高次元データの判別-
機械学習の最近傍法を例に、高次元データで起こる「次元の呪い」を解説します。次元が上がると一番近いデータと一番遠いデータの距離の差がほとんどなくなり、近さで判別する方法がうまく働かなくなる理由を図で説明します。
2022年8月24日
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どんなことができる？機械学習について解説
機械学習のモデルを「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分け、画像認識、Netflixのおすすめ表示、AlphaGo Zeroなどの例で、それぞれの違いと仕組みをやさしく解説した記事です。
2021年6月10日
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Python使って効率化！！―強み診断ツール結果からわかる職種適性―
強み診断ツール「VIA」の和からスタッフの結果を機械学習の決定木で分析し、講師・事務・役員の職種ごとにどんな強みが目立つのかを可視化した記事です。人事データ活用の入口としても紹介しています。
2021年1月9日
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電源を入れるだけで人工知能が使える！？菅総理大臣（2020年当時）を画像認識してみた
学習済みモデルを搭載し、電源を入れるだけで物体認識や顔認識を試せるAIカメラ「HUSKYLENS」を実際に使い、身近な物や人物の顔を認識させてみた2020年10月の体験記事です。
2020年10月24日
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CVPR 2020 画像認識動向まとめ｜AIトップカンファレンスのレポート（2020年6月）
画像認識の国際学会CVPR 2020（2020年6月、オンライン開催）の参加レポートです。画像から人の3Dモデルを作る研究やベストペーパーなど、注目された発表を動画とあわせて紹介しています。
2020年6月19日
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ディープラーニングとは？画像認識のしくみをやさしく解説
この記事のポイント ・ディープラーニング（深層学習）はニューラルネットワークを多層化した機械学習手法 ・画像認識・音声認識・自然言語処理と現代AIの中核を担う ・マスクしていても顔を識別できるAI技術の背景（2020年時点） ・AI/ML/DLの階層関係と、代表手法を表で整理 ディープラーニングとは ディープラーニング…
2020年4月26日
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Deep Learning（深層学習）とは｜無人店舗『TOUCH TO GO』に学ぶ画像認識のしくみ
JR高輪ゲートウェイ駅の無人店舗「TOUCH TO GO」を2020年4月に訪れ、画像認識で商品が正しく認識されるかを試した体験記です。Deep Learningのしくみと、AI・機械学習との関係もあわせて解説します。
2020年4月12日
