機械学習チュートリアル

自己注意から、そこに基づくデコーダのみLLMまで、トランスフォーマーのアーキテクチャがどのように機能するかを段階的に解説します。

因果機械学習は、MLと因果推論を組み合わせて予測を超え、「介入したら何が起きるか」を推定します。この記事では、基本概念、手法、Pythonツール、よくある誤りを扱います。

自己教師あり学習は、コントラスト学習、マスク化モデリング、自己回帰予測などの手法で、ラベルなしのテキスト・画像・音声・動画から自前の監督信号を引き出し、今日の言語・ビジョン・マルチモーダルモデルを支える表現を築きます。

コントラスト学習の実践的な概要。類似・非類似の比較による学習、その背後にある損失関数と手法、PyTorchでの実装方法を解説します。

Pythonチュートリアルで、最も人気のあるモデルフリー強化学習アルゴリズムを学びます。

線形回帰の目的と仕組み、scikit-learnでの実装方法を学びます。実践的な例を含みます。

自動再学習やDVCから、トーナメント全体を1万回モンテカルロシミュレーションするまで——エンドツーエンドのMLOpsパイプラインでワールドカップ2026の結果をどのように予測するかを解説します。

ランダムフォレスト回帰の仕組み、失敗しやすい点、評価・チューニング・解釈の方法を解説。Python実装とモデル比較フレームワーク付き。

ゼロショット分類の概要、NLIモデルによる内部動作、フューショットやファインチューニングとの比較、Hugging Face Transformersでの適用方法を解説します。

モデルドリフトの落とし穴を回避し、データドリフト監視の実践ガイドを探る。

カーネルトリックの概念的ガイド—その正体、SVMや他のカーネルベース手法を可能にする仕組み、そして他の非線形モデリング手法と比べて使うべき場面。

機械学習における正則化の実践的な概観。仕組み、使いどころ、そして汎化するモデルを作るための L1・L2・Elastic Net の使い分けを解説します。