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学習のポイント データ上で2つの事柄が連動して見える「相関」があっても、それが「原因と結果」を意味するとは限りません。 多くの場合、両方に影響を与える「交絡因子」という真犯人が存在し、見せかけの相関を生み出しています。この違いを理解すること...

AIと因果推論の学習ポイント AIはデータから驚くべき「相関」を見つけ出しますが、それだけでは「介入したらどうなるか？」という「因果」の問いには答えられません。因果推論は、その溝を埋め、AIを単なる予測ツールから、より賢明な意思決定パートナーへ...

はじめに：データの「設計図」としての確率分布 前回の講座で私たちは、ベイズの定理という強力なツールを手にし、新しい「証拠」に基づいて確率的な「信念」を更新する方法を学びました。これは、個々の患者さんを前にしたときのミクロな推論プロセスでし...

学習のポイント このセクションでは、新しい情報によって確率がどう変わるかという「条件付き確率」の基本から、それを用いて「証拠」から「原因」を逆算する強力なツール「ベイズの定理」までを学びます。特に、有病率が低い場合の検査結果の解釈に潜む「...

ワールドモデル 学習のポイント ワールドモデルは、AIが自分の中に「世界のミニチュア版シミュレーター」を構築する技術です。 現実で何度も試す代わりに、頭の中の仮想世界で未来を予測し、安全・高速に学習することで、医療などの複雑な分野に革命をもた...

AI推論を「速く、賢く」する3つの技術 AIを研究室から臨床現場へ届けるには「推論」の最適化が不可欠です。本稿では、AIを軽量化・高速化するための代表的な3つのアプローチ「量子化」「知識蒸留」「投機的実行」の仕組みと目的を図解と共にわかりやすく解...

専門家集団AI「Mixture of Experts (MoE)」とは？ AIの「性能」と「コスト」のジレンマを解決する革新技術が「Mixture of Experts (MoE)」です。一人の天才に全てを任せるのではなく、課題に応じて最適な専門家チームを編成する賢い仕組みで、AIが「万能な...

AIの思考法の進化：直感から熟考するパートナーへ AIの「思考法」の進化：直感から熟考するパートナーへ 従来のAIは高速な「直感（システム1）」でパターンを認識しますが、医療など高い信頼性が求められる分野では、論理的な「熟考（システム2）」が不可...

学習のポイント：快適なAI研究環境の構築 パワフルなAI用PCは騒音・発熱・場所の制約といった課題を伴います。この章では、SSH技術を使った「リモート開発」によりそれらの壁を乗り越え、Macなど好きなPCから、どこでも快適に研究できるプロの仕事術を学び...

学習のポイント：AI研究の再現性を守る技術 AI研究の信頼性を支える「仮想環境」の重要性と、クリーンな環境にPyTorchをセットアップする基本手順を学びます。これは、誰が実行しても同じ結果を得られる「再現性の高い研究」を行うための必須スキルです。 ...