Interface(ｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ)2025年1月号目次-ﾊﾞｯｸﾅﾝﾊﾞｰ
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Interface(ｲﾝﾀｰﾌｪｰｽ)
2025年1月号
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■目次■
● 特 集
～MATLABで1ﾆｭｰﾛﾝから手作り～
特集 数学&図解でﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ
● 別 冊 付 録
ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの始まりと現代社会での活用
～2024年ﾉｰﾍﾞﾙ物理学賞/化学賞をひもとく～
【新連載】もっと深掘り!Git&GitHub
【注目】小型ｶﾒﾗの画像評価術
ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞは,ｺﾝﾋﾟｭｰﾀが大量のﾃﾞｰﾀを学習して,ﾃﾞｰﾀの特徴を抽出する技術です.機械学習の手法の1つですが,従来は人手で行っていた特徴抽出(いわゆる学習)を自動で行えるようになった事から,ここ数年で急速に普及し,今や社会を支えるさまざまな場面で使われる技術となりました.
現在は,さまざまな学習ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑが,ﾌﾞﾗｯｸﾎﾞｯｸｽのように中身を知らなくてもお手軽に試せる環境(Pythonなど)が整っています.簡単に試せるので,よく理解しないままﾆｭｰﾛﾝ数や中間層を増やしたり,いろいろな評価関数を試したりなど,組み合わせ的に試行錯誤をして結果的に時間がかかってしまった経験があるのではないでしょうか.
ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの学習ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑは,数学理論に基づいています.ｻｲｺﾛをﾗﾝﾀﾞﾑに振って発見的に結果を出している訳ではありません.そこで本特集では,このﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞのﾒｶﾆｽﾞﾑを数学的な観点で説き明かしていきます.このﾒｶﾆｽﾞﾑを解き明かすには,高校や大学初等の数学を使いますが,特に教科書を見直す必要がないよう,本特集内で完結するようにしています.
また,本特集の中では,数値解析ｿﾌﾄｳｪｱMATLABを使って,実際に1ﾆｭｰﾛﾝからﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの仕組みを理解していきます.読者が実際に手を動かしながら学べるように,次の3つの特典を用意しました.
(1)ﾓﾃﾞﾙﾍﾞｰｽ開発ﾂｰﾙ(MATLAB/Simulink)の6ヶ月ﾗｲｾﾝｽ
(2)記事の内容を手元で試せる…全ﾓﾃﾞﾙおよびﾌﾟﾛｸﾞﾗﾑを公開
(3)特集筆者による講義ﾑｰﾋﾞをYouTubeにて公開
★目次
◎MATLABで1ﾆｭｰﾛﾝから手作り
☆特集 数学&図解でﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ
◎使いこなすには学習のからくりを理解するのが近道
●ｲﾝﾄﾛﾀﾞｸｼｮﾝ1 話題のLLMとﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの関係
◎ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞ機能は使わずｽｸﾗｯﾁで!6ｶ月ﾗｲｾﾝｽでじっくり試せる
●ｲﾝﾄﾛﾀﾞｸｼｮﾝ2 MATLABで脱ﾌﾞﾗｯｸﾎﾞｯｸｽ!ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞを解き明かす
◎人手で学習するか,自動で学習するか…手間や必要な計算資源が大きく異なる
●ﾌﾟﾛﾛｰｸﾞ1 特集を読む前に知っておきたい…機械学習とﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの違い
◎畳み込み層,ﾌﾟｰﾘﾝｸﾞ層,全結合層の3つを組み合わせて学習ﾓﾃﾞﾙを構成する
●ﾌﾟﾛﾛｰｸﾞ2 ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの全体像
◎Simulinkで1ﾆｭｰﾛﾝから手作り!ﾓﾃﾞﾙ化から学習ﾒｶﾆｽﾞﾑ,活性化関数まで
●第1章 単純ﾆｭｰﾗﾙ･ﾈｯﾄﾜｰｸのﾓﾃﾞﾙ化と学習
1-1 ﾆｭｰﾛﾝのﾓﾃﾞﾙ化/1-2 ﾆｭｰﾛﾝの学習
◎ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞのからくり理解に必須!数学の基礎から応用事例まで
●第2章 ﾍﾞｸﾄﾙと行列
2-1 ﾍﾞｸﾄﾙの加算と減算/2-2 ﾍﾞｸﾄﾙの内積･外積/2-3 ﾍﾞｸﾄﾙの適用とご利益/2-4 行列
◎それぞれの特徴からﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞにおける役割まで
●第3章 常微分/偏微分/全微分の基礎
◎全結合層の概要から,回帰/分類ﾓﾃﾞﾙの設計&ｼﾐｭﾚｰｼｮﾝまで
●第4章 ﾆｭｰﾗﾙ･ﾈｯﾄﾜｰｸが予測を行う仕組み
◎損失関数と勾配降下法を使ってﾊﾟﾗﾒｰﾀを更新するﾊﾞｯｸﾌﾟﾛﾊﾟｹﾞｰｼｮﾝのからくりを解き明かす
●第5章 ﾆｭｰﾗﾙ･ﾈｯﾄﾜｰｸが学習を行う仕組み
5-1 学習に使う数学の道具/5-2 回帰出力層のﾊﾞｯｸﾌﾟﾛﾊﾟｹﾞｰｼｮﾝ/5-3 合成関数とﾁｪｲﾝﾙｰﾙ/5-4 その他の層のﾊﾞｯｸﾌﾟﾛﾊﾟｹﾞｰｼｮﾝ
◎数式とｿｰｽｺｰﾄﾞの対応を見ながら学習のからくりを解き明かす
●第6章 全結合層をMATLABｺｰﾄﾞでﾌﾙｽｸﾗｯﾁ実装
6-1 分類の全結合層/6-2 回帰の全結合層
◎定番の畳み込みﾆｭｰﾗﾙ･ﾈｯﾄﾜｰｸ AlexNetを転移学習でｶｽﾀﾏｲｽﾞして利用する
●第7章 既存ﾈｯﾄﾜｰｸで画像ﾃﾞｰﾀ分類をｻｯと体験
◎ﾓｰﾒﾝﾀﾑの概念を使って安定的な学習を進めるﾒｶﾆｽﾞﾑを解き明かす
●第8章 ﾍﾞｸﾄﾙ解析の学び直しと転移学習のからくり
◎ﾌｨﾙﾀの概念から離散ﾃﾞｰﾀの差分微分まで
●第9章 畳み込みの基礎知識
◎2次元のﾌｨﾙﾀを使ってｴｯｼﾞを検出するﾒｶﾆｽﾞﾑを解き明かす
●第10章 畳み込みと画像特徴抽出
☆画像評価
◎監視や車載など組み込み向け小型ｶﾒﾗの画像評価術〈第4回〉
●色測定結果の読み方
◎ﾗｽﾞﾊﾟｲで体験!CMOSｲﾒｰｼﾞｾﾝｻ性能の測定評価〈第10回〉
●PRNUその2…実測
☆OS使いこなし
◎Yocto Projectではじめる組み込みLinux開発入門〈第15回〉
●ROCK4C+編⑥…無線LANを動かす
☆ﾃｸﾉﾛｼﾞｰ掘り下げ
◎新連載 もっと深掘り!Git&GitHub〈第1回〉
●Gitが情報を記録する仕組み
◎便利ｸﾚｰﾄ探偵団〈第7回〉
●ﾋﾞｯﾄ･ﾌｨｰﾙﾄﾞへのｱｸｾｽを簡単にするbit_fieldとbitfield
◎数理最適化ﾌﾟﾛｸﾞﾗﾐﾝｸﾞ〈第5回〉
●生物の進化をﾋﾝﾄに最適化問題を解く
☆AI画像処理
◎生成AI×ｴｯｼﾞ･ﾃﾞﾊﾞｲｽでAI画像認識〈第2回〉
●ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞで画像認識…まずはPCで学習･推論してみる
☆ﾆｭｰｽ&ﾚﾎﾟｰﾄ&お知らせ
●ほんのりInterface
◎Dojo通信〈第5回〉
●若葉みつわ台(千葉県)編
●読者ﾌﾟﾚｾﾞﾝﾄ
●次号予告
☆別冊付録
◎やりなおしのためのｺﾝﾋﾟｭｰﾀ技術 特別編
●ﾃﾞｨｰﾌﾟ･ﾗｰﾆﾝｸﾞの始まりと現代社会での活用
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