自己訓練（self-training）と擬似ラベル — 半教師あり学習の理論と確証バイアスの罠
ラベル付きデータを集めるのは高くつきます。専門家が一つ一つ正解を付ける必要がある...
共変量シフトと重要度重み付け（KMM）— 訓練と本番の分布ズレを補正する理論と実装
機械学習モデルを訓練データで完璧に仕上げても、いざ本番環境に投入すると性能がガク...
Cross-Attention（クロスアテンション）の理論と実装を完全解説
機械翻訳モデルに「I love cats」を入力したとき、デコーダが「猫」という...
転移学習はなぜ効くのか — 転移可能性の理論と負の転移（Negative Transfer）
機械学習を学んでいると「大規模データで事前学習したモデルを流用すれば、手元の少な...
カーネル密度推定(KDE)の理論と導出と実装
手元に身長のデータが100人分あるとします。「このデータはどんな分布から来たのか...
PLS回帰（部分的最小二乗法）とは？多重共線性に強い回帰をスクラッチ実装で理解する
近赤外（NIR）スペクトルから薬の成分濃度を当てたい、あるいは工場に並ぶ数百個の...
重み初期化の理論 — Xavier・He初期化の導出
ニューラルネットワークの学習を始めるとき、全ての重みの初期値をどう設定すべきでし...
誤差逆伝播法の理論と実装 — 計算グラフで理解する
ニューラルネットワークを学習させるとき、「損失関数を最小にするように重みを調整す...
ニューラルネットワークの基礎 — パーセプトロンから多層へ
人間の脳には約860億個の神経細胞（ニューロン）が存在し、それぞれが数千のシナプ...
ゼロショット学習(Zero-Shot Learning)の理論と動向と実装
「シマウマ」を一度も見たことがない人でも、「馬のような体格で、白と黒の縞模様があ...