瑞島 魁祐– Author –
-
【E資格試験対策】統計学（期待値と標準偏差）のポイントを解説！
機械学習には興味があるけど「統計学」を理解できるか不安･･･ 「統計学」についてどこから学んでいいか分からない？ 「統計学」を体系的に教えて！ 「統計学」はAI（人工知能）を含む機械学習において用いられれている重要なものですが、興味があっても... -
【E資格試験対策】統計学（条件付き確率とベイズの定理）のポイントを解説！
機械学習に興味はあるけど「統計学」を理解できるか不安･･･ 「統計学」についてどこから学んでいいか分からない？ 「統計学」を分かりやすく教えて！ 「統計学」は人工知能（AI）を含む機械学習において用いられれている重要な数学ですが、興味があって... -
【E資格試験対策】線形代数（行列の固有値、特異値）のポイントを解説！
行列の「固有値」、「特異値」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「固有値分解」、「特異値分解」を行うメリットが分からない？ 「固有値分解」、「特異値分解」の求め方を分かりやすく教えて！ 行列の「固有値」、「特異値」は「人工知能（AI：A... -
【E資格試験対策】距離学習（Metric-learning）のポイントを解説！
「距離学習（Metric-learning）」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「距離学習（Metric-learning）」についてどこから学んでいいか分からない？ 「距離学習（Metric-learning）」を体系的に教えて！ 「距離学習（Metric-learning）」は、人物同... -
【E資格試験対策】CTC（音声認識）の2つのポイントを解説！
「CTC（音声認識）」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「CTC（音声認識）」を使うメリットが分からない？ 「CTC（音声認識）」を分かりやすく教えて！ CTC（Connectionist Temporal Classification）とは、音声認識モデルの１つでありますが興味... -
【E資格試験対策】GPT（自然言語処理）の３つのポイントを解説！
「GPT（自然言語処理）」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「GPT（自然言語処理）」のメリットが分からない 「GPT（自然言語処理）」を体系的に教えて！ GPT（Generative PreｰTraining）は自然言語処理において代表的な事前学習モデルで、最近、... -
【E資格試験対策】FCOS（物体検出）の3つのポイントを解説！
「FCOS（物体検出）」について学びたいけど理解できるか不安･・･ 「FCOS（物体検出）」を使うメリットが分からない？ 「FCOS（物体検出）」を分かりやすく教えて！ 「FCOS（Fully Convolutional One-Stage Object Detectionaster）」はone-stageの手法で... -
【E資格試験対策】Faster RｰCNN（物体検出）のポイントを解説！
「Faster RｰCNN」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「Faster RｰCNN」を使うメリットが分からない？ 「Faster RｰCNN」を体系的に教えて！ 「Faster RｰCNN」は、RPN(Region Proposal Network)という物体候補領域の提案の処理にCNNを使用したものを... -
【E資格試験対策】RｰCNN（物体検出）のポイントを解説！
「RｰCNN」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「RｰCNN」を使うメリットが分からない？ 「RｰCNN」を体系的に教えて！ 「RｰCNN（Regional CNN）」は物体検出と物体認識を行うアルゴリズムの原形になる手法ですが、よく理解できないケースが非常に多... -
【E資格試験対策】SemanticｰSegmentation（Computer vision）のポイントを解説！
「Semantic-Segmentation」について学びたいけど理解できるか不安･･･ 「Semantic-Segmentation」の仕組みが分からない？ 「Semantic-Segmentation」のポイントを教えて！ 「Semantic-Segmentation（意味的領域分割）」とはコンピュータビジョンの一分野...
