Clinical AI Coding 100– category –
-
[Clinical AI Coding 100 : C19] AIが「次の一手」を決める、強化学習の数学
学習のポイント：AIが「経験から学ぶ」仕組み 強化学習は、AIが医師のように「ある状況でどの行動が将来の最善の結果に繋がるか」を試行錯誤から自ら学ぶ技術です。その思考の根幹をなす「マルコフ決定過程」から、状況の良し悪しを測る「価値関数」、そし... -
[Clinical AI Coding 100 : C18] 「つながり」を数学で解き明かす、多様体、グラフ理論、そしてGNN
データの「つながり」を解き明かす 高次元データの奥深くに眠る「隠れた関係性」や「意味のある構造」を、AIがどのように見つけ出すのか。その強力な2つのアプローチと、究極の融合形であるGNNを概観します。 多様体学習 🗺️ 隠れたデータの「地図」を描く ... -
[Clinical AI Coding 100 : C17] AIはなぜ「応用問題」が解けるのか？学習能力の秘密を解き明かす統計的学習理論
学習のポイント：統計的学習理論 AIが未知のデータを正しく予測できる「賢さ」は、魔法ではなく精緻な数学理論に基づいています。ここでは、AIの学習能力の核心である4つの重要コンセプトを解説します。 🎯 汎化と過学習 AI学習の基本ジレンマ AIの理想は... -
[Clinical AI Coding 100 : C16] 情報の「価値」を測る、情報理論の不思議な世界
情報理論の学習ポイント AIが情報の「価値」や「不確かさ」を数学的に理解し、予測のズレを修正しながら学習する仕組みの基礎となる「情報理論」。その中心的な5つの概念を直感的に解説します。 😮 情報量 個々の情報の「驚き」 珍しい出来事（確率が低い... -
[Clinical AI Coding 100 : C15] AIが「ベストな答え」を導き出す羅針盤、『最適化』への探求
学習のポイント AIの賢さを支える「最適化」の世界を探検します。AIがどのようにして膨大な選択肢から最良の答えを見つけ出すのか、その思考のエンジンとなる基本原理と応用を学びましょう。 🎯 最適化の基本 ルールの中で最善手を探す技術 最適化とは「目... -
[Clinical AI Coding 100 : C14] AIの「自信」の源泉、尤度と推定のセオリー
学習のポイント AIの賢い推論は、統計学の「尤度（ゆうど）」と「推定」に基づいています。これは医師が症状から病気を探る思考プロセスとそっくりです。データから最も「らしい」原因を探す2つの代表的なアプローチを見ていきましょう。 🩺 尤度 (Likelih... -
[Clinical AI Coding 100 : C13] 「たぶん」を科学する、確率・統計のキホン
学習のポイント：不確かさを科学する 臨床現場にあふれる「たぶん」という不確かさ。それに名前を与え、形を描き、中心と広がりを測り、新しい情報で考えを更新する。データに基づいた意思決定能力を飛躍させる、確率・統計の基本ツールを学びます。 🗺️ 確... -
[Clinical AI Coding 100 : C12] AIはこうして学ぶ！微分の“コンパス”で学ぶ、賢くなる仕組み
学習のポイント AIの驚異的な学習能力は、実は「微分」という強力な数学の原理に支えられています。ここでは、AIが間違いを減らし賢くなるための「谷底を目指す旅」の核心を解説します。 ⛰️ 目的：谷底を探す旅 AIの学習のゴール AIの学習とは、予測の「間... -
[Clinical AI Coding 100 : C11] データの本質を見抜く「変換」の数学 ― 行列演算から主成分分析(PCA)まで
学習のポイント AIは「行列」という数学のレンズを使い、データを変換して本質を理解します。ここでは、データを自在に操る基本文法から、その変換の「魂」を見抜く固有値、そして複雑な情報を要約する主成分分析(PCA)までの核心を探ります。 📜 行列の演... -
[Clinical AI Coding 100 : C10] AIの公用語、ベクトルと行列でデータを操ろう！
学習のポイント AIは医療データを魔法のように理解しているわけではありません。実は、多様な情報を「ベクトル」や「行列」といった統一された数学の言葉（線形代数）に翻訳することで、超高速な計算を可能にしています。その基本的な考え方を見ていきまし...
