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日本で新たに制定された「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律（AI新法）」をわかりやすく解説。全体像や実務対応、企業が取るべきステップまで具体例で紹介。AIを仕事や副業に活かすヒントも得られます。

機械学習におけるf値（F1スコア）をわかりやすく解説。正解率や再現率・適合率との違い、目安や計算方法、実務での活用まで徹底ガイドします。

AIは本当に感情を持てるのか？最新研究や社会的影響、危険性から可能性までを徹底解説。実体験も交え、人工知能と感情の未来をやさしく紹介します。

機械学習がうまくいかない原因と改善策を徹底解説。lossやaccuracyの読み解き方、データ数やモデル調整のコツまでわかりやすく解説。初心者から実務者まで役立つ実践的な内容です。

機械学習の勉強方法に悩んでいませんか？初心者でも安心のロードマップやおすすめ本、独学の注意点からキャリアにつながる学び方まで、やさしく解説します。私の体験談も交え、最短でスキルを身につけたい方必見です。

機械学習におけるベイズ推定をわかりやすく解説。最尤推定やMAP推定との違い、Pythonによる実装方法、ベイジアンモデルの実例まで網羅。不確実性を扱う最新アプローチを実務に活かすヒントが見つかります。

人工知能が怖いと感じる理由や発言の真相をやさしく解説。不安を安心に変える方法や副業・独立につながる学び方も紹介します。

ディープラーニングとは何かを初心者にもわかりやすく解説。AIや機械学習との違い、仕組み、実用例、学び方までまとめました。副業やキャリアアップに役立つやり方も紹介。独立を実現した体験談付きで、実践的に学べます。

機械学習は何から始めればいい？初心者向けに勉強ロードマップ、Pythonの基本、本や教材の選び方をわかりやすく解説。体験談を交え、独学のコツから効率的な学習方法まで紹介します。

機械学習ライブラリの選び方に迷っていませんか？Pythonで使えるおすすめライブラリ一覧から最新トレンドまで徹底解説。初心者も実務者もすぐに活かせる比較・レビューで、あなたに最適なライブラリが見つかります。