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# DXコンサルの日進月歩奮闘記

IT系の資格試験や英語学習に役立つ情報を発信しています。

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- [【メディア掲載】ITフリーランス向け案内サイト『freelancehub』で当サイトの記事をご紹介いただきました！](https://dx-consultant-fast-evolving.com/media_article_freelancehub/) - 当サイトの記事がITフリーランス向け案内サイト『freelancehub』に掲載されました。
- [【実体験をお伝えします】2ヶ月で応用情報技術者試験に合格した話](https://dx-consultant-fast-evolving.com/how-to-pass-applied-information-engineering-exam/) - 応用情報技術者試験に合格した実体験に基づいて、試験対策方法などを記載しています。これから受験を考えている方は是非参考にしてみて下さい。
- [【基礎から解説】中心極限定理って何がすごいの？](https://dx-consultant-fast-evolving.com/what-is-great-about-central-limit-theorem/) - 本日は中心極限定理について解説してみたいと思います。私が初めて中心極限定理を知ったのは大学生時代でした。統計物
- [【初心者向け】次元の呪いとは何なのか？](https://dx-consultant-fast-evolving.com/what-is-curse-of-dimensionality/) - 次元の呪いの2つの大きな要素であるData sparsityとDistance concentrationを直感的に解説しています。
- [【具体的に説明します】条件付き確率とベイズの定理をまとめて解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/conditional-probability-and-bayes-theorem/) - 条件付き確率とベイズの定理を具体例も含めて基礎から解説しています。ディープラーニングE資格の数学を学びたい方は是非お読みください。
- [【初心者にも分かりやすく】画像認識モデルのResNetの要点を解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/resnet/) - 画像解析のモデルあるReNetの特徴を初心者にも分かりやすく説明しています。スキップ接続（skip connection）にももちろん言及しています。
- [【要点を整理】GoogleNetをわかりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/googlenet/) - GoogleNetの特徴を基礎から解説しています。G検定やE資格を受験する皆さんの参考になればと思います。
- [【概要を掴もう】画像認識CNNのAlexNetを分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/alexnet/) - ディープラーニングの火付け役であるAlexNetを基礎から解説しています!
- [【シンプルに理解】画像認識CNNのVGGを分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/vgg/) - CNNの代表的なモデルとして知られているVGGの特徴を簡潔に解説しています。
- [【初心者でも分かる】畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を基礎から解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/convolutional-neural-network/) - Convolutional Neural Network（CNN）の基礎的な内容を初心者にも分かりやすく解説しています。
- [【違いを理解しよう】階層ありクラスタリングであるウォード法の概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-ward-method/) - 階層ありクラスタリングのウォード法の基礎的な考え方を直感的に理解できるように説明しています。
- [【わかりやすく解説】混同行列の概要をかみくだいて説明します](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-confusion-matrix/) - 混同行列の意味を説明しています。混同行列から計算できる正解率、再現率、適合率、F値にも触れています。
- [【イメージを使って解説】勾配降下法の問題点と改善を分かりやすく説明](https://dx-consultant-fast-evolving.com/gradient-descent/) - 勾配降下法の問題点を解説し、その改善策として知られているSGD、モメンタム、AdaGrad、RMSProp、Adamなどを紹介しています。
- [【基礎から理解しよう】勾配消失問題と活性化関数を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/vanishing-gradient-problem-and-activation-function/) - ニューラルネットワークでよく知られている勾配消失問題を基礎から解説しています。また、勾配消失問題を防止するために用いられる活性関数の紹介をしています。
- [【考え方を理解しよう】強化学習の状態価値関数と行動価値関数を解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/state-value-function-and-action-value-function/) - ディープラーニングG検定で問われる状態価値関数と行動価関数の定義とその意味を基礎から丁寧に解説しています。
- [【基礎から理解しよう】KLダイバージェンスの意味](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-meaning-of-kl-divergence/) - KLダイバージェンスの意味を情報量やシャノンエントロピーを交えつつ、解説しています。
- [【イメージをつかもう】ランダムフォレストの概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-random-forest/) - ランダムフォレストの仕組みを決定木から始めて順を追って説明しています。
- [【丁寧に解説します】特異値分解の計算方法](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-calculation-method-of-singular-value-decomposition/) - 特異値分解における左右の特異ベクトルを求める方法を丁寧に解説しています。
- [【わかりやすく解説】人工知能とは何か、簡単な歴史とその定義を解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/what-is-the-definition-of-artificial-intelligence/) - 人工知能の定義を第1次・第2次・第3次AIブームに触れながら解説しています。
- [【具体的に説明します】人工知能を大まかに分類](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-category-of-artificial-intelligence/) - 人工知能の4つのレベルを具体例を交えつつ解説しています。
- [【用語解説】AI効果って何？](https://dx-consultant-fast-evolving.com/what-is-ai-effect/) - AI効果の意味をゼロから解説しています。
- [【違いを明確にしよう】人工知能とロボットの違いを解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-difference-between-robot-and-ai/) - 人工知能とロボット違いをまとめています。
- [【わかりやすく解説】探索木の仕組みをかみ砕いて解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/explanation-about-search-tree/) - 探索木のアルゴリズムを例を用いて解説しています。幅優先探索と深さ優先探索の違いにも言及しています。
- [【イメージを使って解説】ハノイの塔のアルゴリズムを図を使って理解しよう](https://dx-consultant-fast-evolving.com/tower-of-hanoi/) - ハノイの塔を探索木を使って解く手順を解説しています。
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- [【イメージを使って解説】強いとAIと弱いAIを分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/strong-ai-and-weak-ai/) - 強いAIと弱いAIの違いを解説しています。強いAIを評価するテストであるチューリングテストとそれを批判した中国語の部屋という思考実験についても説明しています。
- [【シンプルに解説】機械学習の主な3つの種類（教師あり学習、教師なし学習、強化学習）を解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/major-category-of-machine-learning/) - 教師あり学習・教師なし学習・強化学習の概要を初心者でも分かるようにゼロから解説しています。
- [【これだけ学ぼう】線形回帰の概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/linear-regression/) - 機械学習における線形回帰の意味や使われ方を基礎から解説しています。
- [【かみ砕いて説明します】ロジスティック回帰分析を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/logistic-regression/) - 機械学習におけるロジスティック回帰分析の意味を基礎から分かりやすく解説します。
- [【具体的に解説】ブースティングの概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/ensemble-learning-boosting/) - アンサンブル学習のブースティングをバギングと比較しながら説明しています。
- [【知識なしでも大丈夫】サポートベクターマシンの概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-support-vector-machine/) - サポートベクターマシンの基礎を数式を使わずにイメージで説明しています。
- [【まずはざっくり理解しよう】ニューラルネットワークの概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-neural-network/) - ニューラルネットワークの基礎を解説しています。単純パーセプトロンから始めて、活性化関数の導入、多層パーセプトロンへの拡張を説明しています。
- [【基礎からしっかり理解しよう】階層なしクラスタリングであるK平均法（K-means法）の概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-k-means/) - 今回は階層なしクラスタリングのK平均法を取り上げてみたいと思います。
- [【イメージで解説】主成分分析を分かりやすく解説します](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-pricipal-component-analysis/) - 次元削減をすることのメリットを説明し、主成分分析の基本的な考え方を述べています。
- [【かみ砕いて説明します】バンディットアルゴリズムの概要を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-bandit-algorithm/) - バンディットアルゴリズムの基本的な考え方を説明しています。その具体例としてε-greedyとUCBを紹介しています。
- [【根本から理解しよう】過学習の概要と、それを防ぐ方法を解説します](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-overfitting-and-regularization/) - 過学習の意味や過学習が発生する背景について説明しています。また、過学習の対処法である正則化にも言及しています。
- [【細かく説明します】ROC曲線とAUCの概要をわかりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-roc-curve-and-auc/) - 二値分類問題のモデルを評価するためのROC曲線とAUCの基本的な考え方を解説しています。
- [【イメージを使って説明します】情報量の考え方について具体例を使って解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-basis-of-aic/) - 機械学習のモデルを精度と複雑さの観点から評価する赤池情報量規準（AIC）を解説しています。
- [【シンプルに解説】CPUとGPUの違いをわかりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/the-difference-between-cpu-and-gpu/) - CPUとGPUの違いを明確にしつつ、基礎を解説しています。
- [【理論から解説】単純パーセプトロンの限界について詳しく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/limitation-of-simple-perceptron/) - 単純パーセプトロンの限界と言う観点で線形分離を基礎から説明しています。
- [【要点をシンプルに解説】協調フィルタリングの考え方](https://dx-consultant-fast-evolving.com/collraborative-filtering/) - レコメンドの代表的なアルゴリズムである協調フィルタリングをシンプルに分かりやすく解説しています。
- [【さくっと理解しよう】フレーム問題を具体例を使って解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/frame-problem/) - 人工知能（AI）研究における難問であるフレーム問題を具体例を交えながら解説しています。
- [【具体例もご紹介】シンボルグラウンディング問題を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/【具体例もご紹介】シンボルグラウンディング問/) - ディーラーニングG検定の試験範囲であるシンボルグラウンディング問題身体性の話も交えて簡潔に紹介しています。
- [【かみ砕いて説明します】トピックモデルを分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/topic-model-lda/) - ディーラーニングG検定の出題範囲であるトピックモデルとは何であるかを解説しています。トピックモデルの実現方法の主流である潜在的ディリクレ配分法の基礎的な考え方にも言及しています。
- [【流れを理解しよう】ニューラルネットワークの学習の仕組みをシンプルに解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/how-neural-networks-learn/) - 損失関数・勾配・誤差逆伝搬などニューラルネットワークの学習の仕組みの入門レベルの解説を行なっています。
- [【基礎をしっかり理解しよう】過学習対策のドロップアウトと早期終了を解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/dropout_and_early_stopping/) - 過学習対策としてよく知られているドロップアウトと早期終了（early stopping）を基礎から解説しています。ディーラーニングG検定対策に最適です。
- [【基礎からしっかり理解】オートエンコーダー（自己符号化器）をゼロから解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/auto-encoder/) - オートエンコーダー（自己符号化器）について基礎から解説しています。オートエンコーダーの意義や活用事例、積層オートエンコーダーを用いた事前学習にも触れています。
- [【特徴を理解しよう】画像認識モデルのDenseNetの要点を分かりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/densenet/) - ResNetの改良版と言われる画像認識モデルであるDenseNetの特徴を基礎から解説しています。
- [【具体例もご紹介】意味ネットワークの概要をわかりやすく解説](https://dx-consultant-fast-evolving.com/semantic-network/) - 人工知能分野で知識表現に使われる意味ネットワークを具体例を交えて解説しています。
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