2025年5月– date –

LSTMによる医療時系列データ分析 医療現場の時系列データ（心電図、バイタルサイン等）の分析に強力なLSTMの基本を解説します。単純なRNNの限界を克服する「ゲート機構」とPyTorchでの実装方法、そして疾患予測など未来の応用までを網羅的に学びます。 LST...

RNNによる医療テキスト分析入門 医療現場の膨大なテキストデータを、RNN（再帰型ニューラルネット）を使って分析する基本を解説します。文章を「単語の系列」と捉え、その文脈をAIに学習させることで、テキスト分類などのタスクに応用可能です。この章では...

AIの学習メカニズムの核心 AIはどのように間違いから学び、賢くなるのでしょうか。その心臓部である「順伝播（予測）」と「誤差逆伝播（学習）」という2つのプロセスを、計算グラフという見やすい地図を使いながら解き明かします。 順伝播 AIの「予測」プ...

AIが賢くなる仕組み AIは、予測の間違いを減らすため「最も効率よく間違いが減る方向（勾配）」を計算し、その方向に少しずつパラメータを更新します。この「勾配降下法」という、霧の中で谷底を探すような地道な学習プロセスを視覚的に解説します。 微分 ...

AIの思考回路：データ表現と計算の基本 AIは医療データなどの情報を「テンソル」という統一された言葉で表現します。そして「行列積」で情報を変換・集約し、「要素ごとの積」で取捨選択するという計算プロセスを経て、新しい知見を生み出します。この一連...

RNN入門：PyTorchで学ぶ時系列AI 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は、過去の情報を記憶し、心電図やテキストなどの順序データから未来を予測するAI技術です。本要約では、RNNの基本構造からPyTorchによる実装、医療応用まで、その核心を分かりやすく解...

AIや機械学習を学ぶ上で頻出する数学記号を、分野ごとに整理して簡潔に解説します。 1. 集合・論理・命題論理 記号読み方意味・用途解説例\(\in\)に属する要素が集合に属する\(x \in A\)（xは集合Aの要素）\(\notin\)に属さない要素が集合に含まれない\(\s...

Transformerの核心構造：1層で何が起きているか？ 現代のAI言語モデルの中核を成す「Transformer」。その驚異的な性能は、複数の専門機能を備えた「層 (Layer)」を何層も重ねることで実現されます。ここでは、その基本単位である「1層」の内部で、データが...

Transformerモデル 学習の3ステップ 生成AI「Transformer」が医療分野で活躍するには、3段階の学習プロセスが不可欠です。まず膨大なテキストから言語の基礎を学ぶ「事前学習」を行い、その予測精度を「交差エントロピー損失」で評価・向上させ、最後に医...

Transformerモデルとは？ Transformerは、文全体の単語間の「意味のつながり」を捉えることで、自然言語処理の性能を飛躍的に向上させた革新的なAIモデルです。ChatGPTやBERTなど、多くの最新AI技術の基盤となっています。 全体を同時処理 並列処理による...