SEO 【考察】テレビ・SEO・インフルエンサーはなぜ“似た構造”に見えるのか【情報のゲーム】
テレビ・SEO・インフルエンサーなどのオールド／ニューメディアがなぜ“似た構造”に見えるのかを、広告モデルやアルゴリズム、視聴率・クリック率といった数字のゲームから整理し、受け手としての距離の取り方を考える考察記事。
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数値計算 損切りは“損”じゃない？投資から研究開発まで使える意思決定の型
損切りは本能的には不快で、「続けていれば良い結果が出たかもしれない」という未練も残りがちだが、「損切り＝負け」ではなく「損切り＝未来のための資源再配分」と捉え直すと、投資・研究開発・プロジェクト・キャリアなどで共通の判断軸として使える。ここで書いたのは筆者の一例にすぎないので、共感できる部分だけ拾って自分の文脈に合わせてカスタマイズし、最終判断は自分自身の責任で行ってほしい。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#10 マルチモーダル(CLIP,DALL-E,Flamingo,Unified-IO,Zero-shot,基盤モデル,マルチタスク学習)
基盤モデルを起点に共有表現→マルチタスク学習→Zero-shotへと汎化が連鎖し、画像×テキストを同一意味空間で扱う枠組みを整理した記事である。主要タスクは画像キャプション・テキスト→画像生成・視覚質問応答であり、共有表現を背骨に検索・生成・説明・応答へ橋渡しする。代表モデルはCLIP（検索）、DALL·E（生成）、Flamingo（少数例対応）、Unified-IO（統合処理）であり、活用は検索／クリエイティブ／アクセシビリティ／ロボティクス／EC／医療に及ぶ。
動画作成 AivisSpeech まお と コハク の立ち絵を作ってみた(猫音コハク,卯畑まお:オズチャット©Trippy様)
VOICEVOXとAivisSpeechキャラと一緒に！AviUtlを使った動画作成 バックナンバーはじめにはじめましての方もこんにちは。AivisSpeechで使える音声モデル、猫音コハクと卯畑まおの立ち絵配布ページです。この記事では、オ...
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#9 転移学習・ファインチューニング(Few-shot, One-shot, 自己教師あり学習, 事前学習, 事前学習済みモデル, 破壊的忘却, 半教師あり学習)
事前学習が汎用表現を供給し、転移学習→ファインチューニングへと因果的に接続してターゲットタスクへ効率適応する構図である戦略（特徴抽出・全体微調整・凍結・層別LR・ヘッド置換・正則化・早期終了）、少数ショット、自己教師あり・半教師あり、そしてResNet・BERT・ViTの役割を位置づけた。適用場面（小規模データ・計算制約・ドメイン近接/シフト）に潜む破壊的忘却・過学習・負の転移をEWC・部分凍結・データ混合・低LRで抑え、データ準備→評価の実務手順を示した。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#8 データ生成(CycleGAN, DCGAN, Diffusion Model, NeRF, Pix2Pix, 音声生成, 画像生成, GAN, 文章生成)
生成AIは タスク→モデル→学習原理→データ要件→評価→応用 の因果で理解すると全体像が掴めるのである。手法選定は目的（タスク）と制約（データ・計算・権利）から逆算し、GAN／拡散／NeRF／言語モデルを使い分けるべきである。評価は単一指標に依存せず 複数指標＋人手評価 を併用し、再現性と法倫理を運用に組み込むべきである。
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#7 強化学習(マルコフ性、MDP、価値関数、目的関数、探索と行動選択、Q学習、SARSA、方策勾配、Actor-Critic)
理論基盤は マルコフ性 → マルコフ過程 → MRP → MDP → 誘導MRP の階段であり、MDP が中心モデルである。価値は V,Q,A と最適値 V^*,Q^*、目的関数は Jγ,Javg で、γ は未来重視度のノブである。探索と行動選択は ε-greedy／Softmax／UCB／Thompson／OFU を使い分け、実装は TD→SARSA／Q 学習、REINFORCE、Actor-Critic を軸に据えるべきである。
数値計算 Skip ConnectionとODE：変化と恒常の構造分離
Neural ODEとの比較：Skip Connectionを連続時間のモデルとして捉えた場合、Neural ODEとの関係をより厳密に整理することで、深層学習と力学系の接続がさらに明確になる可能性がある。他の構造への応用：TransformerにおけるSkip ConnectionやAttention機構など、他の構造に対してもODE的な視点を適用することで、さらなる数理的理解が得られるかもしれない。構造設計へのフィードバック：数理的な視点から得られた知見を、ネットワーク設計やハイパーパラメータの選定に活かすことで、より効率的なモデル構築が可能になる。
数値計算 CNNとFCの融合体：Attention機構が切り開く知能の地形図
その他のエッセイはこちら序論：抽象化のジレンマとAttentionの登場本稿は、自動車業界に従事するエンジニアの視点から、AI技術の中でも特に注目されているAttention機構について、その構造的・機能的意義を探るものである。筆者自身はA...
G検定 G検定対策 究極カンペをつくろう#6 深層強化学習(強化学習の基本構造、価値ベースアルゴリズム、方策勾配アルゴリズム、分散・統合型アルゴリズム、補助・拡張技術、学習設定と環境構築、応用事例)
強化学習は「状態・行動・報酬・環境・エージェント」の基本構造を中心に、補助技術と連携して進化してきた。DQNやPPOを軸に、価値ベース・方策勾配・分散型アルゴリズムが技術的に発展し、応用事例へとつながっている。因果関係図を活用することで、技術のつながりと応用先が体系的に理解でき、G検定対策にも有効である。