AI・機械学習 Grad-CAMをPyTorchで実装！画像分類AIの判定根拠を可視化する方法
Grad-CAMをPyTorchで実装し、画像分類AIがどこを見て判断したのかをヒートマップで可視化します。Hugging Faceの肺炎判定モデルを使い、target_layerの指定からGoogle Colabでの実行までコード付きで解説します。
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AI・機械学習 5分でできる機械学習！Google ColabでPython初心者でもAIを動かしてみよう
5分で機械学習を体験してみましょう。Google Colabなら環境構築なしで、Python初心者でもLightGBMやSHAP、ディープラーニングのサンプルコードをコピペしてAIを動かせます。
AI・機械学習 Python初心者はいきなりインストール不要｜Google Colabを勧める理由
Pythonを始めるなら、いきなりインストールする必要はありません。Google Colabを使えば環境構築なしでPythonを実行でき、機械学習やAIも手軽に始められます。VS Code、Anaconda、Kaggleとの違いや注意点も紹介します。
AI・機械学習 Grad-CAMとは？仕組みをわかりやすく解説｜胸部X線AIで見る判断根拠の可視化と限界
Grad-CAMとは何かを初心者向けに解説します。CAMとの違い、勾配を使った仕組み、胸部X線肺炎判定AIの実例、誤判定例、Grad-CAMの限界まで図を交えてわかりやすく紹介します。
AI・機械学習 SHAP Dependence Plotとは？読み方・交互作用・Summary Plotとの違いをわかりやすく解説
SHAP Dependence Plot（依存プロット）の読み方を初心者向けに解説します。特徴量の値とSHAP値の関係、交互作用の見方、Summary Plotとの違い、統計モデルとの比較、SHAP interaction valuesまで図を使ってわかりやすく説明します。
AI・機械学習 SHAP値（summary plot/Beeswarm plot）の見方をわかりやすく解説｜機械学習モデルを解釈する方法
SHAP summary plot（Beeswarm plot）の読み方を初心者向けに解説。SHAP値の大きさ・方向・色の意味、Bar plotとの違い、機械学習モデルの解釈方法を紹介します。
AI・機械学習 SHAP値(Waterfall plot,Force plot)の見方をわかりやすく解説｜機械学習モデルの予測理由を読み解く
SHAP値の見方・解釈方法を初心者向けに解説。Waterfall plotとForce plotを使って、機械学習モデルがなぜその予測をしたのか読み解く方法を紹介します。
AI・機械学習 SHAP値とは？偏回帰係数との違いから理解する機械学習モデルの解釈方法
SHAP値とは何かを初心者向けに解説します。偏回帰係数との違い、SHAP値のプラス・マイナスの意味、特徴量重要度、XAIとしての役割を医療データ分析の例を交えて紹介します。
AI・機械学習 Windows11 + WSL2でPyTorch GPU環境を構築する完全ガイド｜RTX 50xxシリーズ対応
はじめに：GPU付きPCを買ったのに、すぐ使えない問題
「ちょっと良いGPUを積んだパソコンを買えば、すぐに機械学習が速くなる」——私もそう思っていました。
ところが実際に触ってみると、GPUはあるのに PyTorch が C...
AI・機械学習 【図解】過学習とは？ 仕組み・原因・対策を分かりやすく解説 ― 医療データで起こりやすい理由とは
医療データ分析で起こりやすい過学習を徹底解説。仕組み・原因・検証方法・対策を図解付きで初心者でも理解できます。