Web教科書

東ロボくん 解説 東ロボくんとは、2011年から国立情報学研究所（NII）が中心となって進めた「ロボットは東大に入れるか」という人工知能プロジェクトで開発されたAIです。 偏差値57の衝撃と限界 プロジェクトリーダーの新井紀子教授らのチーム...

MYCIN（マイシン） 解説 MYCIN（マイシン）とは、1970年代にスタンフォード大学のエドワード・ショートリッフェらによって開発された、血液中の細菌感染症（および髄膜炎）を診断し、適切な抗生物質を処方するための医療用エキスパートシステ...

Watson（ワトソン） 解説 Watson（ワトソン）とは、IBMが開発した質問応答（Question-Answering）システムです。2011年に米国の人気クイズ番組『Jeopardy!（ジョパディ！）』に出場し、人間の歴代クイズ王2...

次元の呪い (The Curse of Dimensionality) 解説 次元の呪いとは、1957年に数学者のリチャード・ベルマン（Richard Bellman）が動的計画法の文脈で提唱した言葉で、データの次元数（特徴量の数）が増える...

スパムフィルター（迷惑メールフィルタ） 解説 スパムフィルターとは、受信したメールが「正常なメール（ハム）」か「迷惑メール（スパム）」かを自動的に判別するシステムです。機械学習における「教師あり学習（2値分類）」の最も代表的な応用例として知...

汎化性能 解説 汎化性能（Generalization Performance）とは、学習済みモデルが「未知のデータ（学習に使っていない新しいデータ）」に対して、どれだけ正しく予測できるかを示す能力のことです。 機械学習モデルは、手元の訓練...

過学習（オーバーフィッティング） 解説：勉強しすぎて応用がきかない状態 過学習（Overfitting）とは、AIモデルが手元の「訓練データ」に適応しすぎてしまい、未知のデータ（テストデータ）に対して正しく予測できなくなる状態のことです。 ...

訓練誤差 (Training Error) 解説 訓練誤差（学習誤差）とは、モデルを学習させるために使ったデータ（訓練データ）に対して、どれくらい予測を間違えたかを示す指標です。 「過去問」で100点を取っても意味がない？ この概念は、受験...

汎化誤差 (Generalization Error) 解説 汎化誤差（テスト誤差）とは、学習済みモデルが「まだ見たことのない未知のデータ」に対して、どれくらい正確に予測できるかを示す指標です。 「本番の試験」で点数が取れるか？ 訓練誤差と...

ホールドアウト検証（ホールドアウト法） 解説：一発勝負のテスト ホールドアウト検証は、手持ちのデータを1回だけ「学習用（訓練データ）」と「テスト用（検証データ）」に切り分けて検証する手法です。通常は「7:3」や「8:2」くらいの割合で分割し...