G検定
【G検定】連鎖律とは?誤差逆伝播法を支える合成関数の微分ルールをわかりやすく解説

何十層も重なったニューラルネットワークの膨大な重みを、なぜ効率よく調整できるのか。その数学的な土台が、高校数学にも登場する合成関数の微分ルール「連鎖律(チェーンルール)」です。誤差逆伝播法は、この連鎖律をネットワーク全体に系統的に適用したものにほかなりません。

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【G検定】最小二乗法とは?残差の二乗和を最小にする回帰直線の求め方を解説

散らばったデータ点に「一番よく当てはまる直線」を引きたい——回帰分析のこの根本問題に答えるのが最小二乗法です。ずれ(残差)を二乗して合計し、それが最小になる直線を選ぶ。線形回帰から機械学習の損失関数まで受け継がれる大原則を、具体的な数値例で解説します。

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【G検定】信用割当問題とは?「誰のせいで間違えたか」を解く誤差逆伝播法の原点を解説

ニューラルネットワークが答えを間違えたとき、責任は何万個もある重みのうち「どれ」にあるのでしょうか。この「間違いの責任を各部品に割り振る」という古くて本質的な課題が「信用割当問題」です。誤差逆伝播法は、まさにこの問題への解答として理解できます。

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【G検定】コサイン類似度とは?ベクトルの向きで「似ている度合い」を測る仕組みを計算例で解説

「この2つの文書はどれくらい似ているか」を数値にできたら、検索も推薦も一気に賢くなります。それを可能にするのが、データをベクトルにして「向きの近さ」を測るコサイン類似度です。自然言語処理や推薦システムの定番指標を、手計算できる例つきで解説します。

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【G検定】共分散とは?正負の意味と相関係数との関係を計算例でやさしく解説

身長が高い人ほど体重も重い——このような「2つの変数が一緒に動く傾向」を1つの数値で表すのが共分散です。相関係数や主成分分析の土台になる重要指標ですが、単位に依存するというクセもあります。計算の仕組みから相関係数との関係まで、具体的な数値例で解説します。

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