【耳で学ぶG検定】

第36話「ディープラーニングの概要⑦」

〜過学習は“覚えすぎ”のサイン？正則化を生活の比喩で理解する〜

AIが「練習問題は完璧」でも「本番で失敗」してしまう原因、それが過学習です。

本編では、過学習を防ぐためのL1正則化・L2正則化・L0正則化を、クローゼット整理や全体のダイエット、倉庫の保管料など身近な例で解説。

さらに、ブレーキの強さを決めるλ（ラムダ）や、特徴量スケーリングの重要性にも触れ、日常感覚で理解できるように説明します。

🔑【今回のキーワード】

・過学習

・正則化

・L1正則化（断捨離型）

・L2正則化（全体均し型）

・L0正則化（組合せ爆発）

・ハイパーパラメータλ

・特徴量スケーリング

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【耳で学ぶG検定】

第35話「ディープラーニングの概要⑥」

〜顔認識から画像生成まで：特殊な誤差関数の世界〜

スマホの顔認証からSNSの自動タグ付けまで！身近な技術を支える特殊な誤差関数の秘密に迫ります。

磁石のように「同じもの同士は引き合い、違うもの同士は反発する」Siamese Network、3枚の写真で関係性を学ぶTriplet Network、そして本物そっくりの画像を生成するKLダイバージェンス──料理の特別なスパイスのように、目的に応じて使い分ける誤差関数の奥深い世界を分かりやすく解説します。

🔑【今回のキーワード】

・距離学習（metric learning）

・Siamese Network（シャムネットワーク）

・Contrastive Loss（コントラスティブロス）

・Triplet Network・Triplet Loss

・KLダイバージェンス（カルバック・ライブラー情報量）

・VAE（変分オートエンコーダ）

・深層距離学習（deep metric learning）

・Jensen-Shannon divergence（イエンセン・シャノン情報量）

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【耳で学ぶG検定】

第34話「ディープラーニングの概要⑤」

〜AIの成績表：予測の「ズレ」を測る物差し〜

料理の塩加減調整からAIの学習まで！「ちょっと薄いかな」「今度は濃すぎた」という日常の感覚が、実はAIの誤差関数と同じ仕組みです。

気温予測では平均二乗誤差、犬猫判定では交差エントロピー誤差──問題によって使い分ける2つの代表的な誤差関数を、身近な例で分かりやすく解説。AIが「どれだけ正解に近づいているか」を数値化する成績表の秘密に迫ります。

🔑【今回のキーワード】

・誤差関数の基本概念

・平均二乗誤差関数（回帰問題）

・交差エントロピー誤差関数（分類問題）

・2乗する理由（プラスマイナス打ち消し防止・大きな誤差への重いペナルティ）

・確率分布のズレ測定

・対数計算による厳しい評価

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