高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：FFT） 高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：FFT）とは、フーリエ変換を効率的に計算するアルゴリズムのことです。フーリエ変換は、時間領域の信号を周波数領域に変換する手法で、信号の周波数成分を分析するために広く用いられています。しかし、フーリエ変換の直接計算は非常に計算コストが高く、大量のデータ処理には時間がかかります。高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform：FFT）は、この計算を大幅に高速 ...

フィルタバンク（Filter Bank） フィルタバンク（Filter Bank）とは、一連のフィルタを組み合わせたもので、信号を複数の周波数帯域に分割して処理するために使用される技術です。フィルタバンク（Filter Bank）は、各フィルタが異なる周波数範囲に対応しており、入力信号を複数の成分に分解することで、各成分の特性を個別に分析したり、処理したりできます。この手法は、音声処理・画像処理・通信システムなど様々な分野で広く利用されています。 フィルタバンク（Filter Bank）の主な用途は以下の ...

畳み込み（Convolution） 畳み込み（Convolution）とは、信号処理や画像処理、特に畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network, CNN）で広く使われる数学的な操作の一つです。畳み込み（Convolution）は、ある関数やフィルタを他の関数やデータに適用することで、新しいデータを生成するプロセスです。画像処理においては、画像の特徴を抽出したり、ノイズを除去したりするために用いられます。 畳み込み（Convolution）の基本的な仕組みは以下 ...

データの正規化（Data Normalization） データの正規化（Data Normalization）とは、異なるスケールや単位を持つデータを統一された範囲やスケールに変換するプロセスです。正規化は、機械学習モデルのトレーニングにおいて、データのスケールの違いがモデルの性能に影響を与えるのを防ぐために行われます。特に、勾配降下法を用いた最適化アルゴリズムや距離に基づくアルゴリズム（例：k近傍法、SVMなど）では、データの正規化（Data Normalization）が重要です。 データの正規化（D ...

フィルタリング（Filtering） フィルタリング（Filtering）とは、信号処理の一部として、信号から特定の成分を強調したり除去したりする手法です。フィルタリング（Filtering）は、信号の品質を向上させたり、分析のために必要な成分を抽出したりする際に使用されます。特にノイズの除去や特定の周波数帯域の信号を取り出すために広く利用されています。 フィルタリング（Filtering）の主な種類には以下のものがあります。 ローパスフィルタ（Low-pass Filter）：高い周波数成分を除去し、低 ...

信号処理（Signal Processing） 信号処理（Signal Processing）とは、アナログ信号やデジタル信号を分析・変換・操作する技術と手法の総称です。信号処理（Signal Processing）は、通信、音声認識、画像処理、レーダー、医療診断など様々な分野で応用されており、信号から有用な情報を抽出したり、信号を効果的に伝達したりするために使用されます。 信号処理（Signal Processing）の主な手法には以下があります。 フィルタリング：特定の周波数帯域の信号を強調したり、逆 ...

可解性（Interpretability） 可解性（Interpretability）とは、機械学習モデルやアルゴリズムの動作や予測結果を人間が理解できる程度に説明できる能力を指します。特に複雑なモデルやブラックボックス型のモデル（例：ディープラーニング、ランダムフォレストなど）の場合、モデルがどのようにして特定の予測に至ったのかを説明することは困難です。可解性の高いモデルは、なぜそのような予測や判断が行われたのかを人間が理解しやすく、信頼性の向上やエラーの修正、法的規制への対応に寄与します。 可解性（I ...

ヒューリスティック（Heuristic） ヒューリスティック（Heuristic）とは、問題解決や意思決定の際に完全に最適な解を見つけるのではなく、経験則や直感に基づいて、短時間で「十分に良い」解を得るための方法や手法を指します。ヒューリスティック（Heuristic）は、計算リソースや時間が限られている場合に、効率的に解を求めるために使われます。特に、複雑で解が一意に定まらない問題や、厳密なアルゴリズムが存在しない問題において、実用的な解決策を提供することが目的です。 ヒューリスティック（Heurist ...

偽陽性（False Positive：FP） 偽陽性（False Positive：FP）とは、機械学習や統計における分類問題で、モデルが「陽性」と予測したものの、実際には「陰性」であるケースのことを指します。つまり、本来は「陰性」であるべきデータポイントをモデルが誤って「陽性」と予測してしまった場合です。 例えば、スパムメールを検出するモデルを考えたとき、あるメールが実際にはスパムではないのに、モデルがそのメールを「スパムである」と誤って判断した場合、このケースが偽陽性（False Positive：F ...

偽陰性（False Negative：FN） 偽陰性（False Negative：FN）とは、機械学習や統計における分類問題で、モデルが「陰性」と予測したが実際には「陽性」であるケースのことを指します。つまり、本来は「陽性」であるべきデータポイントをモデルが誤って「陰性」と予測してしまった場合です。 例えば、病気の診断モデルを考えたとき、ある患者が実際に病気であるにもかかわらず、モデルがその患者を「病気ではない」と誤って判断した場合、このケースが偽陰性です。偽陰性は、特に医療やセキュリティ分野など、見逃 ...