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2025年11月、ヤン・ルカンがMetaを辞めた。ディープラーニングの土台を作った一人で、チューリング賞も受けている。Metaでは1...

1. はじめに 目的と背景 Claude Codeでプロジェクトに取り組んでいると、「ルールをどこに書くか」で必ず迷います。CLAUDE.md...

1. はじめに：「花を復元するAI」 まずはこれを見てください。 完全なランダムノイズ（砂嵐）から、1000ステップかけて花が浮...

はじめに 商品レビューやニュース記事、SNS投稿といったテキストデータを機械学習モデルで使いたい場面はよくあります。しか...

強化学習入門：MDP（マルコフ決定過程）で理解するエージェントの意思決定 AIが囲碁の世界チャンピオンを破り、ロボットが転...

MLOps入門：機械学習を本番運用するための仕組み 機械学習プロジェクトの多くは、PoC（概念実証）で止まり、本番運用に至りま...

説明可能なAI（XAI）：ブラックボックスを開くアプローチ AIモデルが高精度になるほど、「なぜその予測になったのか」を人間...

AIエージェントが切り拓く新時代：人間とAIの協働がもたらすビジネス革新 2020年代前半に登場した生成AIは、わずか数年でビジ...

自律型企業への変革とその未来：デジタル化時代の新たな挑戦 近年、企業経営のあり方は急速に変化しています。その中心にある...

はじめに 分類モデルを作ったとき、性能をどう評価するかで結論が変わってしまうことがあります。正解率（Accuracy）だけを見...