ぼの

バギングとは、複数のモデルに同じ問題を解かせて多数決などで統合するAIの学習手法です。初心者向けに比喩で説明し、実務での活用例と試験対策までわかりやすく解説します。

ブーストラップサンプリングとは、学習データから有様復元抽出を繰り返してモデルの分散や信頼区間を推定する手法です。クロスバリデーションとの違い、G検定での出題アングル、今日からできる5分のアクションまで、初心者向けに解説します。

VARM32GB環境にQwen3 32Bを導入します。VARMいっぱいを使うLLMですが、果たしてサクサク動いてくれるのか？

AI/IT用語「身体性（Embodiment）」を初心者向けにやさしく解説。比喩で本質を伝え、業務・学習での具体例や関連用語、試験で出たときのための整理までまとめます。

ローカルLLMでのDify構築手順です

deepseek-r1:32bの導入方法と使った感触です

「シンボルグラウンディング問題」とは、AIが言葉の"意味"を本当に理解できない根本的な壁です。なぜAIはうっかり嘘をついたり、文脈を誤解したりするのか。料理の比喩で初心者にもわかるように解説し、G検定の出題パターンと"自分の言葉で説明する"練習法もまとめました。

k近傍法（KNN）を「近くの3人に聞いて多数決」の比喩で初心者向けに解説。G検定・ITパスポートの出題アングル、実務での使われ方、決定木・SVMとの使い分けまで1記事で。

シンギュラリティは「AIが人間の理解を超えて自己進化し始める境界」を指します。スマホの進化で見える"次の1台が見えない感覚"で体感し、G検定のAIの歴史・未来の出題パターンも確認できます。

ローカルLLMにマルチモーダルモデルを入れる手順と苦戦した点をまとめています。