【生成AI入門】新たなリスクと規制化の動き｜継続的な情報収集が大切な理由をやさしく解説
2026年7月18日
生成AIのリスクは「今わかっているもの」がすべてではありません。技術の進歩とともに、これまで誰も想定していなかった新しいリスクが生まれ、それに応じて法律やルールも変わり続けています。この記事では、「新たなリスク」「規制化」「継続的な情報収集」という3つのキーワードを軸に、変化し続ける状況とどう付き合えばよいかをやさしく解説します。
【E資格】パターン認識とk近傍法｜ユークリッド距離・コサイン距離・kd-treeを解説
2026年7月18日
この項目では、パターン認識の最も基本的な手法であるk近傍法と、その中核をなす「距離(類似度)の測り方」、そして近傍探索を高速化するデータ構造・アルゴリズムを学びます。距離の定義は検索・推薦・距離学習など現代の応用にも直結する基礎です。
【E資格】情報理論の基礎｜エントロピー・クロスエントロピー・KLダイバージェンス
2026年7月18日
この項目では、「情報の量」を数学的に定義する情報理論の基本概念を学びます。分類問題の標準損失であるクロスエントロピーや、分布間の隔たりを測るKLダイバージェンスの土台であり、E資格では計算問題も出やすい重要単元です。
【E資格】確率モデルのパラメータ推定｜最尤推定・MAP推定・ベイズ推定の違い
2026年7月18日
この項目では、観測データから確率モデルのパラメータを決める3つの立場(最尤推定・MAP推定・ベイズ推定)を学びます。深層学習の損失関数(クロスエントロピーや平均二乗誤差)が「なぜその形なのか」を説明する、試験でも頻出の重要単元です。
【E資格】一般的な確率分布｜確率変数・期待値からベルヌーイ分布・ガウス分布まで
2026年7月18日
この項目では、機械学習を確率の言葉で記述するための基礎概念と、代表的な確率分布を学びます。損失関数の導出や生成モデルの理解など、後続のほぼすべての単元の前提となる内容です。