【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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「耳で学ぶG検定」

第33話「ディープラーニングの概要④」

〜ゲームが変えたAI：ハードウェア革命と大量データの時代〜

なぜゲーム用のGPUがAI革命の立役者になったのか？

CPUとGPUの違いを「1人の天才vs何千人のチーム」で分かりやすく解説！2000年代後半のCUDA登場で何ヶ月の学習が数日に短縮、同時にSNS・YouTube・Wikipediaが生んだデータ爆発で「新しい石油」時代が到来。バーニーおじさんのルールから見えるAIの限界と、数十億円かかる学習コストの現実まで──技術・データ・経済が絡み合うAI発展の全貌を紐解きます。

🔑【今回のキーワード】

・CPU vs GPU

・NVIDIA・CUDA

・並列計算・GPGPU

・AlexNet（復習）

・大量データ・デジタル化

・「データは新しい石油」

・TPU（AI専用チップ）

・バーニーおじさんのルール

・転移学習・ファインチューニング

・実用例（SNS・YouTube・Wikipedia）

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「耳で学ぶG検定」

第32話「ディープラーニングの概要③」

〜ディープラーニングの登場：隠れ層がもっと深くなったら何が起こる？〜

なぜ長い間「実用的でない」と言われていたディープラーニングが突然大成功したのか？

過学習問題から勾配消失問題まで、AI冬の時代を経て2012年のAlexNet革命へ──その裏には伝言ゲームのような技術課題と、ReLU・ドロップアウト・バッチ正規化という画期的解決策がありました。技術・計算・データの3要素が揃った瞬間に起きた奇跡を、身近な例で分かりやすく解説します。

🔑【今回のキーワード】

・ディープラーニング

・AI冬の時代

・勾配消失問題

・ReLU活性化関数

・ドロップアウト

・バッチ正規化

・AlexNet

・ブラックボックス問題

・説明可能AI

・実用例（音声アシスタント・自動運転）

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第31話「ディープラーニングの概要②」

〜写真アプリの魔法：単純から多層へのAI進化〜

なぜスマホは複雑な顔認識ができるのか？その秘密は「多層パーセプトロン」にあり！

単純パーセプトロンの限界を突破した革命的技術を、円の内外判定や階層的特徴学習で分かりやすく解説。隠れ層の魔法、非線形分類問題の解決、過学習の落とし穴まで──AI初心者でも「なるほど！」と納得の連続です。ハイパーパラメータと活性化関数の役割も丁寧に説明します。

🔑【今回のキーワード】

・多層パーセプトロン（MLP）

・隠れ層

・非線形分類問題

・階層的特徴学習

・過学習

・ハイパーパラメータ調整

・活性化関数（ReLU・tanh）

・誤差逆伝播法

・実用例（スマホ顔認識・写真アプリ）

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「耳で学ぶG検定」

第30話「ディープラーニングの概要①」

〜スマホが賢くなる秘密：人間の脳を真似した小さな判定マシン〜

AIの基本中の基本「単純パーセプトロン」をとことん分かりやすく解説！

朝の「傘を持って行くか」判断から、人間の脳のニューロンまで──身近な例でAIの判断メカニズムが手に取るように分かります。重みをかけた情報の総合判断、活性化関数による確率表現、そして直線分離の限界まで。スマホがなぜ賢いのか、その第一歩がここにあります。

🔑【今回のキーワード】

・単純パーセプトロン

・ニューロン（神経細胞）

・重み（パラメータ）

・活性化関数

・シグモイド関数

・閾値（いきち）

・線形分離可能

・実用例（傘の判断・スマホの基礎技術）

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「耳で学ぶG検定」

第29話「機械学習の概要⑬」

〜総合的なモデル評価：ROC曲線とモデル選択の指針〜

AI採用面接システムで学ぶROC曲線の見方！「真陽性率」「偽陽性率」から閾値（いきち）調整まで、グラフを音声で完全解説。AUCの数値基準（0.7以上で実用レベル）から、14世紀の哲学者オッカムが提唱した「オッカムの剃刀」、そしてAIC・BICによるモデル選択まで──。視覚的な概念を耳だけで理解できるよう工夫した、実践的なモデル評価の総まとめです。

🔑【今回のキーワード】

・ROC曲線・AUC（Area Under the Curve）

・真陽性率・偽陽性率・閾値調整

・オッカムの剃刀（シンプルさの原則）

・AIC・BIC（情報量基準）

・実用例（AI採用面接・モデル選択の実践的手順）

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