用語

ARIMAモデルとは？「過去のリズム」を読み取って未来の数値を予測する仕組みを、天気予報や売上予測の具体例で解説します。資格試験での出題ポイントと、今日からできる小さなアクションもご紹介します。

自己回帰分析は、時系列データにおける「過去の値が現在の値に影響する」性質を利用した予測手法です。天気予報や株価分析の比喩で初心者にもわかりやすく、G検定の出題範囲や関連用語との違いまで解説します。

「回帰モデル」は、株価や売上などの"数値"を予測する機械学習の手法です。料理の味見で理解できる仕組みと、ITパスポート・G検定で問われやすい角度を、初心者が体感できる例で解説します。

ローカルLLM「Qwen3.6:27B」にソースを自動生成させて、ARモデルで株価の分析をしてみた

ハルシネーションとは、AIが実際には存在しない情報や事実と異なるデータを、さも正解であるかのように出力してしまう現象のことです。意図的な嘘ではなく、学習データに基づく確率論的な推測の結果であり、その仕組みと注意点について解説します。

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。

ローカルLLMの画像生成編でComfyUIとQwen-Image-2512を使い対義用語を比較する画像を作れるか検証してみました。苦戦しましたが、プロンプトの指定の仕方がまさかの結果に・・・・

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。